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📚LLM 部署与推理·2/3
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vLLM 深度指南:高性能 LLM 推理服务

📅 2026/5/14✍️ 佚名💬 0 条评论

vLLM 核心创新:PagedAttention


python
from vllm import LLM, SamplingParams
llm = LLM(model="meta-llama/Llama-2-7b-hf")
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
outputs = llm.generate(["Hello, how are you?"], sampling_params)

from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(model="meta-llama/Llama-2-7b-hf")

sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)

outputs = llm.generate(["Hello, how are you?"], sampling_params)


vLLM 相比 HF 原生推理,吞吐量提升 10-20 倍。

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