LLaVA-vLLM联合部署实战，如何引领多模态推理革命？

​​vLLM​​

Intel CPU

1.3x

TensorRT-LLM

CUDA Graph

延迟↓70%

​工作流​

大语言模型推理的困境：性能瓶颈与成本压力

因为人工智能技术的飞速发展，大语言模型正以前所未有的速度渗透到各行各业。从智能客服到内容创作，LLM展现出巨大的应用潜力。只是在实际部署和应用中，我们不可避免地会遇到一个核心问题：如何高效、经济地运行这些庞大的模型？传统的推理方案往往面临着性能瓶颈、资源浪费以及高昂的成本等挑战。

while True: ready_requests = get_ready_requests # 获取解码阶段相同的请求 output_t 这事儿我得说道说道。 okens = decode # 批量并行解码 stream_results # 流式返回已生成内容

打破瓶颈：开源项目vLLM耀世登场

别担心！今天我要给大家介绍一个令人兴奋的开源项目——vLLM。它就像一位技术奇才，专门为解决 LLM 推理难题而生。vLLM 不仅在性能上实现了巨大突破， 还拥有简洁易用的接口和灵活的配置选项，迅速成为 LLM 服务领域的新宠儿。它简直就是为那些渴望高效、经济部署 LLM 的开发者量身打造的，歇了吧...。