vLLM Open Runtime
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AI Tool
Beschleunigen Sie Ihre LLM-Inferenz mit vLLM Runtime
Die Open-Source-Lösung für schnelles, effizientes Serving mit paginiertem Attention
Nahtlose TPU-Inferenz auf JAX und PyTorch ohne CodeänderungenMaximieren Sie die Leistung mit fortschrittlichem Speichermanagement und Batching.Unterstützung für unterschiedliche Modelltypen und skalierbare BackendsFlexible API-Kompatibilität für die Integration in Entwickler-WorkflowsMaßgeschneidert für Unternehmen und wissenschaftliche Forscher
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BuildServingvLLM & TGI
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overview
Was ist vLLM Runtime?
vLLM Runtime ist eine Open-Source-Inferenzlösung, die die Leistung großer Sprachmodelle (LLMs) mit innovativen Funktionen wie seitenbasierter Aufmerksamkeit und optimierter Speicherverwaltung verbessert. Entwickelt für eine schnelle Bereitstellung und einfache Skalierbarkeit, eignet es sich sowohl für Unternehmensanwendungen als auch für Forschungsprojekte.
- Open Source und kostenlos zu nutzen
- Entwickelt für die Bereitstellung von Hochleistungs-LLM
- Unterstützt sowohl die JAX- als auch die PyTorch-Frameworks.
features
Hauptmerkmale der vLLM-Laufzeit
vLLM Runtime ist mit modernsten Funktionen ausgestattet, die es Entwicklern ermöglichen, außergewöhnliche Leistungsbenchmarks zu erreichen. Erleben Sie latenzarme Inferenz, erhöhten Durchsatz und Zuverlässigkeit für all Ihre LLM-Aufgaben.
- Einheitliche Laufzeit für nahtlose TPU-Inferenz
- Produktionsgerechte Batch-Verarbeitung und Speicheroptimierungen
- Unterstützung für multimodale und Encoder-Decoder-Modelle
use_cases
Echte Anwendungen
Egal, ob Sie interaktive generative KI-Produkte entwickeln, Reinforcement-Learning-Engines implementieren oder Tools zur Codegenerierung erstellen, die vLLM Runtime ist darauf ausgelegt, Ihre Anforderungen zu erfüllen. Ihre Flexibilität ermöglicht maßgeschneiderte Workflows, die verschiedenen Anwendungsfällen gerecht werden.
- Agentenframeworks und RL-Anwendungen
- Langzeitunterstützung und Tool-Integration
- Kompatibel mit OpenAI-APIs für eine einfache Migration.
Frequently Asked Questions
Welche Modelle werden von vLLM Runtime unterstützt?
vLLM Runtime unterstützt eine Vielzahl von Modellen, einschließlich aktueller Entwicklungen wie Llama, Qwen und Gemma, und ermöglicht so eine nahtlose Nutzung sowohl von JAX als auch von PyTorch.
Ist vLLM Runtime für den Unternehmenseinsatz geeignet?
Absolut! vLLM Runtime ist sowohl für unternehmensgroße Anwendungen als auch für die Forschung konzipiert und bietet die Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit, die für hochwirksame Implementierungen erforderlich sind.
Wie starte ich mit vLLM Runtime?
Der Einstieg ist ganz einfach – besuchen Sie unsere Website unter vllm.ai, um Dokumentationen, Installationsanleitungen und Beispiele zu finden, die Ihnen helfen, Ihre Projekte zu starten.