vLLM 是一款专为高效推理和服务大型语言模型（LLM）设计的前沿工具库。它最初由加州大学伯克利分校的Sky Computing实验室开发，现已发展成为汇聚学术界与工业界贡献的社区驱动项目。
核心特性：
- 高性能： 通过优化的CUDA/HIP图执行、连续批处理以及基于PagedAttention的智能内存管理，实现业界领先的服务吞吐量。
- 灵活性： 支持各类模型架构，包括基于Transformer的LLM、混合专家模型、嵌入模型以及多模态大语言模型。
- 量化优化： 提供多种量化技术（GPTQ、AWQ、INT4、INT8、FP8），并与FlashAttention和FlashInfer深度集成以提升速度。
- 分布式推理： 支持张量并行与流水线并行，可跨多GPU/CPU实现弹性扩展。
- 用户友好： 内置OpenAI兼容的API服务器，支持流式输出，并能无缝对接Hugging Face模型库。
社区支持：
- 获得a16z、英伟达和AWS等机构的算力资源与资金支持
- 提供详尽的文档资料、开发者Slack频道和用户论坛便于协作交流
性能表现：
- 根据项目博客发布的详细基准测试，vLLM在速度和效率上显著优于TensorRT-LLM、LMDeploy等其他LLM服务引擎。
快速入门：
- 通过pip安装（
pip install vllm）或源码编译 - 查阅文档获取配置与使用指南
vLLM是研究人员和开发者高效部署LLM的理想选择，支持包括英伟达/AMD显卡、英特尔CPU和AWS Neuron在内的多种硬件平台。