vLLMvLLM 社区(原 UC Berkeley)
生产环境部署 LLM 的默认答案:PagedAttention 把 KV cache 碎片化问题解决掉,吞吐比朴素实现高一个量级。
推理框架 / 服务引擎PagedAttention张量并行FP8/AWQ/GPTQOpenAI 兼容 API多模态
把 14B 的 Phi-4 用推理数据继续训练,数学与科学题上追平大几十倍的模型。
生产环境部署 LLM 的默认答案:PagedAttention 把 KV cache 碎片化问题解决掉,吞吐比朴素实现高一个量级。
纯 C/C++ 的推理实现,把大模型塞进 CPU、Mac 统一内存和各种边缘设备,GGUF 量化格式的事实标准。
把"下载模型 + 量化 + 起服务"压成一条命令的工具,底层基于 llama.cpp,适合快速验证和个人本地使用。