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突破極限!vLLM 中文文檔首發,推理速度提升2.7倍,延遲減至五分之一!

AIGC動態1年前 (2024)發布 HyperAI超神經
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已支持超 40 個模型架構

突破極限!vLLM 中文文檔首發,推理速度提升2.7倍,延遲減至五分之一!

原標題:首個 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
內容字數:6044字

vLLM 中文文檔正式發布

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

vLLM的背景與發展歷程

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

技術創新與性能提升

2023年,vLLM發布了多個版本,其中v0.6.4版本在性能方面取得了顯著進展,引入了多步調度和異步輸出處理。這些技術的應用使得在Llama 8B和70B模型上分別實現了2.7倍和1.8倍的吞吐量提升,且延遲顯著降低。

全面支持與多模態功能

vLLM現已支持超過40個模型架構,增加了對前沿大語言模型的適配,并擴展了多模態處理能力,能夠處理多圖像輸入和音頻塊,進一步促進其在多模態任務中的應用。

中文文檔的意義與資源

vLLM中文文檔的上線,不僅為國內開發者提供了從基礎概念到實用教程的全面指導,還建立了友好的中文社區生態,方便用戶獲取最新的技術動態和版本更新。

社區建設與未來展望

HyperAI超神經致力于通過開放合作,推動vLLM及相關技術的普及與發展。未來,期待更多的開發者和技術愛好者加入,共同構建更加開放、多元的AI開源社區。

查看完整vLLM中文文檔請訪問:vLLM 中文文檔


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文章來源:HyperAI超神經
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作者簡介:解構技術先進性與普適性,報道更前沿的 AIforScience 案例

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