<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title>推理加速 - 标签 - 研发日志 · R&amp;D Log</title><link>https://rd163.visword.com/tags/%E6%8E%A8%E7%90%86%E5%8A%A0%E9%80%9F/</link><description>推理加速 - 标签 - 研发日志 · R&amp;D Log</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-CN</language><managingEditor>whutluohui@gmail.com (小智晖)</managingEditor><webMaster>whutluohui@gmail.com (小智晖)</webMaster><copyright>本作品采用知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议进行许可。</copyright><lastBuildDate>Sun, 12 Jan 2025 00:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://rd163.visword.com/tags/%E6%8E%A8%E7%90%86%E5%8A%A0%E9%80%9F/" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>vLLM</title><link>https://rd163.visword.com/posts/vllm/</link><pubDate>Sun, 12 Jan 2025 00:00:00 +0800</pubDate><author><name>小智晖</name></author><guid>https://rd163.visword.com/posts/vllm/</guid><description><![CDATA[<p>vLLM 是一个高吞吐、低显存占用的库，用于大语言模型（LLM）的推理（inference）与服务（serving），由加州大学伯克利分校 Sky Computing Lab 开源，与 HuggingFace 生态无缝集成。它最初作为 <a href="https://arxiv.org/abs/2309.06180" target="_blank" rel="noopener noreferrer">SOSP 2023 论文</a> <em>Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention</em> 的配套工程实现发布，目前是社区中最主流的 GPU 推理框架之一。</p>]]></description></item></channel></rss>