vllm 高效大语言模型

特点

• 高效的内存管理:通过PagedAttention 算法，VLLM实现了对KV缓存的高效管理，减少了内存浪费，优化了模型的运行效率。
• 高吞吐量:VLLM 支持异步处理和连续批处理请求，显著提高了模型推理的吞吐量，加速了文本生成和处理速度。
• 易用性:VLLM与HuggingFace 模型无缝集成，支持多种流行的大型语言模型，简化了模型部署和推理的过程兼容 OpenAl的 API服务器。
• 分布式推理:框架支持在多 GPU环境中进行分布式推理，通过模型并行策略和高效的数据通信，提升了处理大型模型的能力。
• 开源共享:VLLM 由于其开源的属性，拥有活跃的社区支持，这也便于开发者贡献和改进，共同推动技术发展。