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
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。