vllm

vLLM项目介绍

vLLM是一个高效快速且易于使用的大型语言模型(LLM)推理和服务库。该项目旨在为所有人提供简单、快速且经济的LLM服务。

主要特点

vLLM具有以下几个突出的特点:

1. 高性能：vLLM采用了多项优化技术来提升性能，包括:

   • PagedAttention技术高效管理注意力键值内存
   • 连续批处理传入请求
   • 使用CUDA/HIP图进行快速模型执行
   • 支持多种量化技术(GPTQ、AWQ、INT4、INT8和FP8)
   • 优化的CUDA内核，集成了FlashAttention和FlashInfer
   • 推测解码
   • 分块预填充

2. 灵活易用：

   • 无缝集成流行的Hugging Face模型
   • 支持各种解码算法，如并行采样、束搜索等
   • 支持张量并行和流水线并行进行分布式推理
   • 支持流式输出
   • 提供兼容OpenAI的API服务器
   • 支持多种硬件平台，包括NVIDIA GPU、AMD CPU和GPU、Intel CPU和GPU、PowerPC CPU、TPU和AWS Neuron
   • 支持前缀缓存
   • 支持多LoRA

3. 广泛的模型支持：

   • 支持Transformer类LLM(如Llama)
   • 支持混合专家LLM(如Mixtral)
   • 支持嵌入模型(如E5-Mistral)
   • 支持多模态LLM(如LLaVA)

使用方法

使用vLLM非常简单。用户可以通过pip安装:

pip install vllm

或者从源代码构建安装。项目提供了详细的文档，包括安装指南、快速入门教程以及支持的模型列表。

社区参与

vLLM是一个开源社区项目，欢迎各种形式的贡献和合作。项目提供了CONTRIBUTING.md文件，详细说明了如何参与贡献。

支持与赞助

vLLM得到了众多组织的支持，包括a16z、AMD、Anyscale、AWS等知名公司和机构。这些赞助商为项目的开发和测试提供了计算资源支持。此外，项目还通过OpenCollective接受公开募资，以支持vLLM的开发、维护和推广。

联系方式

vLLM项目提供了多种沟通渠道:

• 技术问题和功能请求可以使用GitHub issues或discussions
• 用户讨论可以加入Discord
• 贡献协调和开发讨论可以使用Slack
• 安全披露应使用GitHub的安全公告功能
• 合作和伙伴关系可以通过电子邮件联系

通过这些多样化的交流渠道，vLLM项目致力于建立一个活跃的开源社区，推动大型语言模型服务技术的发展。