vllm

铁蛋AI编程实战

2026 大模型推理框架测评：vLLM 0.5/TGI 2.0/TensorRT-LLM 1.8/DeepSpeed-MII 0.9 性能与成本防线对比随着大模型从实验室走向产业规模化落地，推理阶段的性能表现与成本控制已成为企业核心竞争力，2026年初主流推理框架均完成关键版本迭代。本文聚焦vLLM 0.5、Hugging Face TGI 2.0、NVIDIA TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9四大主流框架，在统一硬件、软件及测试标准下，从核心技术优化、关键性能指标（吞吐量、延迟、并发能力）、算力成本、部署适配性四大维度开展极致测评，全程聚焦技术细节，为企业技术选型提供精准、可落地的参考依据，兼顾性能极致性与成本可控性

Qwen3-32B大模型vLLM启动建议本文基于 vLLM 框架提供 Qwen3-32B 大模型的标准化启动部署说明，核心围绕启动命令中的关键配置项展开，明确各参数的作用、配置建议及硬件要求，确保模型可稳定启动并支持工具调用能力。

本地vLLM部署大模型使用Langchain4J调用问题（非流式）java=jdk17 langchain4j=1.8.0 python=3.13.0 vLLM=0.14.1 大模型=Qwen/Qwen3-4B

海棠AI实验室

RunPod Serverless + vLLM：大语言模型部署与配置指南（实战版）目标：用 RunPod Serverless 的 vLLM Worker，把 Hugging Face 上的主流开源模型快速“无服务器化”，并通过环境变量做显存/吞吐/兼容性调优，最终对外提供 RunPod 原生 API 与 OpenAI 兼容 API 两套调用方式。(docs.runpod.io)

从日志与源码白盒定位 vLLM 接口的通用方法（以 /v1/score 为例）在使用 vLLM（尤其是 reranker / score 这类非 OpenAI 标准接口）时，很多人会遇到这些问题：

铁蛋AI编程实战

DeepSeek-OCR2：开源 OCR 新王者完整部署教程（vLLM+Transformers 双接口 + 动态分辨率 + 文档批量处理）入门配置（个人/测试，支持动态分辨率基础功能）：CPU≥4核、内存≥16G、GPU（NVIDIA，计算能力≥7.0）显存≥8G，SSD剩余≥20G（存储模型+数据）

HyperAI超神经

覆盖天体物理/地球科学/流变学/声学等19种场景，Polymathic AI构建1.3B模型实现精确连续介质仿真在科学计算和工程模拟领域，如何高效、精确地预测复杂物理系统的演化，一直是学术界和工业界的核心难题。传统数值方法虽然在理论上能够求解大部分物理方程，但在处理高维、多物理场景或非均匀边界条件时，计算成本极高，且缺乏对大规模多任务的适应性。与此同时，深度学习在自然语言处理和计算机视觉领域的突破，引发了研究者们探索「基础模型」在物理模拟中的应用可能性。

vLLM、SGLang 融资背后，AI 推理正在走向系统化与治理最近，推理引擎领域出现了两件具有标志意义的事件：vLLM 和 SGLang 相继走向公司化。vLLM 核心团队成立 Inferact，完成 1.5 亿美元融资，估值达 8 亿美元：

人工智能训练

【极速部署】Ubuntu24.04+CUDA13.0 玩转 VLLM 0.15.0：预编译 Wheel 包 GPU 版安装全攻略本次安装锁定以下版本组合（适配 Ubuntu24.04 x86_64 架构 + RTX A6000 显卡）：

ubuntu 25 安装vllm之前在网上查过很多资料，没有一个可以完整安装下来的，包括deepseek给出的方案也不行，自己亲测安装记录一下。

德尔塔大雨淋

VLLM 中的module PASS 和FUN PASSModule Pass 适用场景：Function Pass 适用场景：LLVM 11+ 推荐使用 New Pass Manager（优化管线默认采用），其核心改进是分离Pass与Analysis，支持更灵活的pipeline组合 [[18]]。

大模型分布式推理：Ray 与 vLLM/Transformers 的协同架构深度解析官方资源导航：启动阶段的资源编排：当执行 vllm serve 命令并指定 --distributed-executor-backend ray 时，系统触发以下初始化流程。

vLLM中的repetition_penalty、frequency_penalty和presence_penalty在vLLM中，repetition_penalty、frequency_penalty和presence_penalty是三个专门用于控制文本生成重复性的关键参数。虽然目标相似，但它们的实现逻辑和作用范围各有侧重。

cpolar拯救被困在局域网中的DS File，让NAS文件访问自由到离谱DS File 作为群晖 NAS 专属的文件管理工具，核心功能围绕文件的全生命周期管理展开，既能对 NAS 内的文件进行分类存储、快速检索，也支持跨设备的文件同步与共享，适配 Android 手机、平板及部分智能家居设备，尤其适合需要高频管理 NAS 文件的职场办公人群、家庭用户，其最大优点在于数据自主掌控，无需依赖第三方网盘，且操作逻辑贴近日常文件整理习惯，上手门槛低。

vLLM 生产实践：从极简上手到多 GPU 分布式部署核心黑科技 vLLM 没有魔法，主要靠工程优化榨干 GPU：从开发者视角看，几个核心组件：用一个简单的流程图概括一下请求从进到出的路径：

就这个丶调调

VLLM部署全部参数详解及其作用说明VLLM（Very Large Language Model）是近年来在大语言模型部署领域备受关注的技术之一。它通过高效的内存管理和推理优化，显著提升了大规模语言模型的部署效率和性能。本文将详细介绍VLLM部署时涉及的所有参数，并解释每个参数的作用，帮助开发者更好地理解与配置。

vllm Qwen2.5-0.5B输出乱码解决办法用-Instruct版本的我重新下过了，也改变量了，bfloat16改float16都没好重新下-Instruct就行了

ModelScope下载模型+ vLLM调用+内存释放vllm Qwen2.5-0.5B输出乱码解决办法用-Instruct版本的-CSDN博客

MacOS下vllm运行Qwen3:8b模型1 下载huggingface-cli命令输出：huggingface_hub version: 0.36.0

颢珂智库Haokir Insights

如何把 MCP 接入到文档 / Issue / CI，形成可复用的工程外脑Model Context Protocol（MCP）的价值是：把这些“外部系统”以统一协议暴露为可调用的工具与可读取的资源，让 IDE/终端里的 AI Agent 不再靠猜，而是可检索、可追踪、可执行、可审计。MCP 被定义为连接 LLM 应用与外部数据源/工具的开放协议。