vllm
vLLM 是开源 LLM 推理引擎，专注于高吞吐量与显存高效调度，支持 PyTorch 后端与 CUDA/AMD/Blackwell/TPU 多芯片架构。采用 PagedAttention 内存管理技术，可同时部署数百个量化模型副本，适合需要低成本部署 DeepSeek-V3、Qwen3 等 MoE 大模型的团队。
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vLLM：开源 LLM 推理引擎的绝对王者
vLLM 以 81.6k Stars 领跑 GitHub AI 项目，是当前部署开源大模型最广泛采用的推理引擎。
明确结论
vLLM 之所以成为 LLM 推理的首选，原因在于其工程化程度远超学术原型：PagedAttention 显存管理技术让单卡 A100 可并发服务数十个请求，配合 CUDA/ROCm 多后端支持，企业可根据既有 GPU 资产灵活选型。更值得关注的是，其 Topics 覆盖 DeepSeek-V3、Qwen3 等最新 MoE 模型，意味着对混合专家架构的特殊调度优化已内置。5.1k open issues 看似惊人，实则多数为用户贡献的 PR 审查延迟，说明社区参与度极高而非项目质量缺陷。适合场景：高并发 API 服务、私有模型部署、成本敏感的多租户平台。核心风险：驱动版本强耦合，新团队首次部署需查阅官方 Docker 镜像兼容性矩阵。建议先用官方 vLLM Docker 镜像在单卡环境跑通基准测试，确认 QPS 与显存占用符合预期后再规划多机扩缩容方案。
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