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- 大模型推理框架，SGLang和vLLM有哪些区别？ - 知乎
官方vllm和sglang均已支持deepseek最新系列模型 (V3,R)，对于已经支持vllm和sglang的特定硬件（对vllm和sglang做了相应的修改，并且已经支持deepseek-v2），为了同样支持deekseek最新系列模型，需要根据最新模型所做改进进行对应修改，V3的模型结构和V2基本一致，核心在MLA
- 有人使用vLLM加速过自己的大语言模型吗？效果怎么样？ - 知乎
vllm 目前还是一个非常不稳定的框架，API 设计得一塌糊涂，参数跟 hugging face 的 transformer 很多不兼容，最大的bug ，同样的参数，在hugging face 的transformer 结果有很大的区别，vllm 出来的结果却是错的，很多人都有报告这个问题，不太明白，vllm 是牺牲的效果达到
- 多机多卡docker部署vllm - 知乎
多机部署vllm实施起来也很简单，利用ray搭建集群，将多台机器的显卡资源整合到一起，然后直接启动vllm。 只是最开始没什么经验，容易踩坑。
- 如何看待vllm-project vllm-ascend, vLLM原生支持华为昇腾？
vLLM原生支持昇腾，加速大模型推理创新，社区尝鲜版本首发！ 关于mindie: [图片] 我之前做的笔记, 可能有些认知要更新了: 1磨刀师开始砍柴…
- vLLM - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
- vllm内部怎么根据max_model_len自动计算max_num_batched_tokens？ - 知乎
在VLLM（非常大语言模型）内部，根据 max_model_len 自动计算 max_num_batched_tokens 是为了优化模型的性能和资源使用。 以下是如何在内部处理和计算这些参数的详细步骤和原理： 1 定义参数 max_model_len：指的是模型能够处理的最大序列长度。
- 大模型推理框架，SGLang和vLLM有哪些区别？
vLLM全称Vectorized Large Language Model Inference（向量化大型语言模型推理），简单说就是个专为大模型推理和服务的高性能库。它在速度、效率和易用性上做了优化，所以很多人部署DeepSeek、Qwen、Llama这些模型会选它。 vLLM的设计重点在于：一是 省内存、高吞吐， 特别是在请求同步进行时，让模型推理更省
- 实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat
自从2022年底chatgpt横空出世，ai的应用层出不穷。你是否希望可以通过一些流行的框架构建一个自己的llm (Large Language Model)系统，并将LLM投入生产？那么本文或许将符合你的要求。 本教程将逐步构建出一个简单的Demo，在过程中将使用Vllm进行模型推理，Langchain构建向量数据库，使用Fastapi提供Web服务
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