vllm

小胡说人工智能

深度剖析：Dify+Sanic+Vue+ECharts 搭建 Text2SQL 项目 sanic-web 的 Debug 实战项目地址：https://github.com/apconw/sanic-web一个轻量级、支持全链路且易于二次开发的大模型应用项目(Large Model Data Assistant) 支持DeepSeek/Qwen2.5等大模型基于 Dify 、Ollama&Vllm、Sanic 和 Text2SQL 📊 等技术构建的一站式大模型应用开发项目，采用 Vue3、TypeScript 和 Vite 5 打造现代UI。它支持通过 ECharts 📈 实现基于大模型的数据图形化问答，具备处理 CSV

奔跑中的小象

基于 nvitop+Prometheus+Grafana 的物理资源与 VLLM 引擎服务监控方案在人工智能与高性能计算场景中，对物理资源（尤其是 GPU）的实时监控以及对 VLLM 引擎服务的性能追踪至关重要。本方案通过整合 nvitop、Prometheus 和 Grafana 三大组件，构建一套完整的监控体系，实现对 GPU 状态的实时洞察、VLLM 服务性能指标的可视化展示，以及异常状态的及时告警，为系统稳定性优化和资源合理分配提供数据支撑。

为啥全要学

vLLM部署Qwen2-7B模型推理vLLM是一个高效的大语言模型推理和部署服务系统，专为大型语言模型的高效执行而设计。它不仅支持多种量化技术以减少模型大小和加速推理过程，还提供了与OpenAI API兼容的服务接口，使得现有的应用程序能够无缝对接。

【大模型实战篇】华为信创环境采用vllm部署QwQ-32B模型本文分享在华为昇腾机器上部署QwQ-32B模型的实践。首先华为自己是提供了一套在信创机器（NPU）上部署模型的方案【1】，但是部署之后，测试发现会有输出截断的现象。QwQ-32B本身是支持128k的最大上下文长度，定位可能是max-model-len的设置没有生效，但是华为的启动参数中只有maxSeqLen以及maxInputTokenLen参数，修改后也不奏效。

来自B站AIGC科技官的“vLLM简介“视频截图这篇文章主要记录了B站AIGC科技官的"vLLM简介"视频截图。笔记 From Up主：我本机测试的示例代码，

为什么vllm能够加快大模型推理速度？vLLM加速大模型推理的核心技术原理可分解为以下关键创新点：KV Cache分页机制‌ 将传统连续存储的KV Cache拆分为非连续内存页，类似操作系统内存分页管理，消除内存碎片并实现动态分配。13B模型单请求KV Cache从1.6GB降至可弹性扩展的块状存储内存共享优化‌ 相同前缀的请求（如多用户问相似问题）可共享KV Cache内存页，降低重复计算

HyperAI超神经

【vLLM 学习】Aqlm 示例vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

人肉推土机

大模型量化实战：GPTQ与AWQ量化方案对比与部署优化近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了突破性进展，展现出惊人的能力。然而，LLMs 的巨大参数量和计算需求带来了高昂的部署成本和推理延迟，限制了它们在资源受限环境（如边缘设备）或需要低延迟场景下的应用。

【大模型微调】如何解决llamaFactory微调效果与vllm部署效果不一致如何解决以下个人没整理太全使用Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat训练对话模板不一样。回答的内容就会不一样。我们可以看到例如qwen模型的tokenizer_config.json文件，就可以看到对话模板，一般同系列的模型，模板基本都一致。可以通过更改chat_template(对话模板)内容，来实现自己想要的对话模板。如果我们使用open-webui来做前端显示，你会发现open-webui有自己的对话模板，他和我自己训练的qwen系列的大模型对话模板不一样，这就导致了，你用ollama跑qwen时

Ubuntu 22.04 AI大模型环境配置及常用工具安装建议使用 Ubuntu22.04 以下配置皆以 Ubuntu22.04 系统版本为例【建议安装 3.10】（安装miniconda或者conda来管理虚拟环境）

新兴ICT项目支撑

2台8卡L20服务器集群推理方案物理连接：2台服务器、每台2张CX4网卡（4个25GbE端口），背靠背直连逻辑配置：每台服务器创建一个bond0接口，聚合所有物理端口链路模式：balance-xor模式，采用layer3+4散列策略 MTU设置：9000字节（巨型帧）提升大包传输效率

llama.cpp 和 vLLM 的详细对比分析llama.cpp 和 vLLM 的详细对比分析，基于最新技术动态（2025年4月）整理：• 技术栈协同： vLLM可调用llama.cpp量化后的GGUF模型（需格式转换），实现GPU集群的高效推理。 • 混合部署案例：部分企业使用llama.cpp处理边缘设备请求，vLLM管理云端高并发任务。

deepseek为采用JAVA重构模型运营平台vLLM和SGLang指定的计划我在RHEL 上部署vLLM和SGLang,但是经常会报各种不兼容的问题。这说明了Python环境下的应用非常难以部署。如果我想把vLLM和SGLang用JAVA重构，请为我指定一个重构的计划。

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【大语言模型推理框架】VLLM| 文档 | 博客 | 论文 | Twitter/X | 用户论坛 | 开发者Slack |官网：GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台

基于Kubernetes分布式部署DeepSeek-R1(在线快速版)手动在集群每个节点上安装驱动NVIDIA官网：https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/

vllm的使用方式，入门教程vLLM是一个由伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型推理框架，旨在提升实时场景下的大语言模型服务的吞吐与内存使用效率。以下是详细的vLLM使用方式和入门教程：

会发paper的学渣

vllm的部署和使用conda create -n cosyvoice python=3.10.9 cudnn=9.1.1.17 nvidia/label/cuda-12.1.1::cuda-toolkit ffmpeg x264

【杂记】vLLM如何指定GPU单卡/多卡离线推理仅作个人学习与记录用。主要记录vLLM指定GPU单卡/多卡离线推理的方法。vLLM官方文档中Environment Variables页面有对指定GPU方法的唯一描述：

探索云原生

大模型推理指南：使用 vLLM 实现高效推理本文主要分享如何使用 vLLM 实现大模型推理服务。大模型推理有多种方式比如其中，热度最高的应该就是 vLLM，性能好的同时使用也非常简单，本文就分享一下如何使用 vLLM 来启动大模型推理服务。

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LLaMA-Factory学习笔记(1)——采用LORA对大模型进行SFT并采用vLLM部署的全流程该博客是我根据自己学习过程中的思考与总结来写作的，由于初次学习，可能会有错误或者不足的地方，望批评与指正。