Zum Inhalt springen
KI-Atlas

vLLM

Hochdurchsatz-Engine für Inferenz und Serving von LLMs

UC Berkeley (LMSYS) Werkzeug Open Source

Der vollständige Artikel liegt auf Englisch vor; Titel und Zusammenfassung sind lokalisiert.

WAS ES IST

vLLM is an open-source inference and serving engine released in 2023 by a team at UC Berkeley. Its PagedAttention manages attention caches in pages to ease memory fragmentation, paired with continuous batching to raise throughput. It targets memory utilisation and concurrency efficiency in large-model serving.

Warum es wichtig ist

PagedAttention solved paging of the KV cache, raising per-GPU throughput substantially and becoming a widely adopted base for open-source serving.

Wichtige Eckdaten

Key technique
PagedAttention paged KV cache
Scheduling
Continuous batching
Interface
OpenAI-compatible serving API

Verwandte Konzepte

Vergleichbare Produkte