已支持超 40 個(gè)模型架構(gòu)

原標(biāo)題：首個(gè) vLLM 中文文檔上線！最新版本吞吐量再提高 2.7 倍，延遲減少 5 倍，讓大語言模型推理更快速！
文章來源：HyperAI超神經(jīng)
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：6044字

vLLM 中文文檔正式發(fā)布

根據(jù)作者神經(jīng)星星編輯李寶珠的介紹，HyperAI超神經(jīng)社區(qū)志愿者共同翻譯校對的vLLM中文文檔現(xiàn)已上線，托管于超神經(jīng)官網(wǎng)hyper.ai。隨著大語言模型（LLM）發(fā)展的不斷推進(jìn)，尤其是在推理效率和資源利用方面，vLLM的發(fā)布為開發(fā)者提供了重要的技術(shù)支持。

vLLM的背景與發(fā)展歷程

vLLM的雛形于2022年底在加州大學(xué)伯克利分校誕生，旨在解決大語言模型推理過程中的低效率和資源浪費(fèi)問題。研究團(tuán)隊(duì)通過開創(chuàng)性的PagedAttention算法，構(gòu)建了高吞吐量的分布式LLM服務(wù)引擎，極大提升了推理效率，并支持多種硬件架構(gòu)。

技術(shù)創(chuàng)新與性能提升

2023年，vLLM發(fā)布了多個(gè)版本，其中v0.6.4版本在性能方面取得了顯著進(jìn)展，引入了多步調(diào)度和異步輸出處理。這些技術(shù)的應(yīng)用使得在Llama 8B和70B模型上分別實(shí)現(xiàn)了2.7倍和1.8倍的吞吐量提升，且延遲顯著降低。

全面支持與多模態(tài)功能

vLLM現(xiàn)已支持超過40個(gè)模型架構(gòu)，增加了對前沿大語言模型的適配，并擴(kuò)展了多模態(tài)處理能力，能夠處理多圖像輸入和音頻塊，進(jìn)一步促進(jìn)其在多模態(tài)任務(wù)中的應(yīng)用。

中文文檔的意義與資源

vLLM中文文檔的上線，不僅為國內(nèi)開發(fā)者提供了從基礎(chǔ)概念到實(shí)用教程的全面指導(dǎo)，還建立了友好的中文社區(qū)生態(tài)，方便用戶獲取最新的技術(shù)動態(tài)和版本更新。

社區(qū)建設(shè)與未來展望

HyperAI超神經(jīng)致力于通過開放合作，推動vLLM及相關(guān)技術(shù)的普及與發(fā)展。未來，期待更多的開發(fā)者和技術(shù)愛好者加入，共同構(gòu)建更加開放、多元的AI開源社區(qū)。

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