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
如何在 Kubernetes 集群中部署大模型开源推理框架 VLLM？ vLLM Production Stack填补了vLLM生态在分布式部署上的空白，为大规模LLM服务提供了一个官方参考实现。 项目完全开源，社区活跃，已有来自IBM、Lambda、HuggingFace等公司的30多位贡献者。
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
vllm 为什么没在 prefill 阶段支持 cuda graph？ - 知乎 vLLM 在 prefill 阶段未支持 CUDA Graph，并非技术上不可行，而是 在通用推理场景下，收益远小于复杂度和灵活性的损失。 prefill 的动态长度、一次性执行、不可预测的 batching 模式，使得 CUDA Graph 的静态录制机制难以发挥作用。