vLLM：大模型高性能推理引擎
项目简介
vLLM 是业界领先的开源大语言模型推理引擎，由加州大学伯克利分校的研究团队开发。它通过创新的 PagedAttention 内存管理技术，将 LLM 推理的吞吐量提升了数倍，同时显著降低了显存占用，使得大模型的部署成本大幅下降。
基本信息
| 项目 | 数据 |
|---|---|
| GitHub | https://github.com/vllm-project/vllm |
| Star 数 | 82,612 |
| 编程语言 | Python |
| 分类 | 推理引擎 |
| 作者 | vllm-project |
| 创建时间 | 2023-02-09 |
| 最近更新 | 2026-06-12 |
功能介绍
核心功能
- PagedAttention 内存管理：创新显存管理机制，利用率提升至接近 100%
- 连续批处理：动态调度请求，在 GPU 能力限制下最大化吞吐量
- 量化与优化：支持 FP16、INT8、FP8 等多种量化方式
应用场景
- 模型 API 服务：作为模型推理的后端引擎提供高吞吐推理
- 模型评估与测试：高效批量推理大量测试数据
- 企业级部署：配合 Kubernetes 实现弹性伸缩的模型服务
优势特点
- 极致吞吐性能：相比常规推理方案，吞吐量提升 2-4 倍
- 广泛模型支持：支持 LLaMA、Qwen、Mistral、DeepSeek 等主流开源模型
- 丰富功能集成：支持 OpenAI 兼容 API、流式输出、函数调用等
数据来源： GitHub - https://github.com/vllm-project/vllm 发布时间： 2026-06-12 作者： vllm-project 原文链接： https://github.com/vllm-project/vllm