摘要
vLLM（Very Large Language Model Serving）是由加州大学伯克利分校团队开发的高性能、低延迟大语言模型（LLM）推理和服务框架。其核心创新在于PagedAttention技术，通过将注意力键值（KV）缓存分页管理，显著提升显存利用率并降低碎片化问题，使吞吐量比传统框架（如Hugging Face Transformers）提升24倍。该框架支持连续批处理、动态显存分配和多GPU并行推理，能够高效处理8k+长上下文请求，并兼容OpenAI API接口，开发者可快速部署Hugging Face模型。通过集成FP8、AWQ等量化技术，vLLM在保证推理精度的同时大幅降低资源消耗，目前已成为企业级AI部署（如DeepSeek-R1 671B模型分布式集群）的首选方案。
中文文档：https://vllm.hyper.ai/docs/
vLLM 核心特性
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最先进的服务吞吐量
- 通过 PagedAttention 技术实现内存优化，吞吐量比传统框架（如 Hugging Face Transfo