一、前言K8S这么高端我们是还没有玩过的，Docker倒是实践过一把，这个系列会简单介绍一下实战的过程，具体背景是因为我们有时需要给门店提供一个相对稳定的培训环境，但他们又不需要长期使用，没有必要长期占用机器，需要的时候临时再购买机器就好，然后用Docker快速部署应用，这一篇我们先来了解一下Docker一些基本概念。二、概念1、Docker是什么Docker是一个开源的容器引擎，用来管理软件部署
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2024-10-25 10:56:08
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vLLM 通过命令行工具 python -m vllm.entrypoints.api_server 启动 OpenAI 兼容的 API 服务器，其参数涵盖了模型加载、推理、调度和服务的各个方面。 启动命令基本结构 bash python -m vllm.entrypoints.api_server ...
vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量，实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量，就像在操作系统中管理CPU虚拟内存一样NVIDIA FasterTransformer (FT) 是一个用于实现基于Transformer的神经网络推理的加速引擎。它包含Transformer块的高度优化版
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2024-03-27 12:08:56
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本文介绍了如何借助 llmaz 快速部署基于 vLLM 的大语言模型推理服务，并结合 Higress AI 网关 实现服务代理、流量调度、可观测性和 Fallback 等关键能力。
本文介绍了使用vllm推理框架的两种方式，离线推理和vllm server
1. Quick Start 创建如下代码，命名为 run.py from vllm import LLM, SamplingParams prompts = [ "Have you followed marsggbo in Zhihu?", "你一键三连了吗？" ] # 输入prompts sam
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2024-02-19 14:20:30
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【代码】docker部署vllm使用VLLM_USE_MODELSCOPE。
vlllm官方代码更新频发,每个版本都有极大变动, 很难说哪个版本好用.第一次阅读vllm源码是0.4.0版本,对这版圈复杂度极高的调度代码印象深刻0.4.1对调度逻辑进行重构,完全大变样, 读代码速度快赶不上迭代的速度了。
获得了广泛关注和贡献。2025 年，vLLM 已成为大规模语言模型服务的首选框架，其核心优势在于创新的 PagedAttention 技术和连续批处理 (Continuous
前言 这篇主要讨论不同推理软件平台的安装部署，之间的差异，以及压测指标的对比。环境 使用的是linux环境，Ubuntu系统软件安装部署 1、vLLmconda创建虚拟环境，这里需要用到conda，具体的安装方法可以看之前的livaTalking部署博客里面有，liveTalking部署conda create -n deepseek python=3.10 -y
conda activat
简介Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。关于 Deepin 中的 DockerDeepin 官方的应用仓库已经集成了 docker，但不是类似于 docker-ce 这样的最新版本。由于 Deepin 是基于 debian 的 u
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2024-06-21 12:58:40
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【代码】vLLM 代码示例：模型推理、服务部署及API调用。
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，选择合适的推理（部署）框架对实现高效、稳定的模型运行至关重要。Ollama和v
维度SGLangvLLM核心能力多轮对话、结构化输出、复杂任务
从个人开发者测试开源大模型，到企业搭建私有推理服务，vllm-openai 都是高效且低成本的选择。本教程将从核心概念讲起，逐步覆盖 Docker 环境准备、镜像拉取、多场景部署、结果验证及问题排查，无论你是初学者还是高级工程师，都能照着步骤完成部署。 ...
工具/框架核心优势分布式集成方式易用性适合场景Xinference开箱即用的分布式，一体化解决方案原生主从架构，自动调
前言
近年来，随着大语言模型（Large Language Model）应用的火热，越来越多的企业和个人开发者都希望能够在本地或服务器上方便地部署自己的大模型推理服务。无论是进行自然语言处理（NLP）任务，还是用来提供对话机器人服务，或是构建智能客服与搜索引擎，都离不开一个高效、易用、可扩展的大模型推理框架。
在众多的大模型推理框架中，Ollama和vLLM在国内外社区逐渐获得了不少关注。对于想要
