登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文对比了vLLM和SGLang两款高性能LLM推理框架在个人开发者场景下的表现。评测聚焦吞吐量和首Token延迟两大核心指标，分析了两者在技术架构上的差异：vLLM凭借PagedAttention和ContinuousBatching技术在高吞吐量和显存管理方面表现突出，适合批量处理任务；而SGLang的Pythonic API设计使其在首Token延迟和交互体验上更具优势，更适合实时应用场景。
opencode 接入vllm本地部署的大模型
像餐厅翻台一样，做完就走、来了就坐，GPU 始终满载，吞吐量提升 2~4 倍：像操作系统管理内存一样管理 KV Cache，显存利用率从 40% 飙到 95%，同样显存能服务 4 倍的请求vLLM：PagedAttention 的发明者，推理框架界的性能卷王，OpenAI 兼容 API 开箱即用TGI：HuggingFace 官方出品，生态整合无敌，Docker 一键部署：NVIDIA 亲儿子，性
做到这里，VLLMService Operator 已经不只是创建 Deployment 了，它开始具备完整服务编排的雏形。-> Pod-> Pod-> Service这一步非常关键，因为 Service 是后续接入流量入口的基础。没有 Service，HTTPRoute 就没有稳定的后端目标；-> Pod-> Service-> Gateway也就是说，Service 是从“模型 Pod 能跑起
openclaw交互配置过程。vllm加载模型启动输出日志。安装nodejs22过程。安装ubuntu过程。
存储准备完成后，就可以创建 VLLMService 资源了。metadata:spec:labels:port: 8000resources:requests:cpu: "2"limits:cpu: "4"storage:这里需要明确一点：VLLMService 本身只是用户声明的期望状态，它并不会直接运行模型。真正运行模型的是 Operator 根据这个 VLLMService 自动创建出来的
本文详解在 AMD 显卡上跑通大模型全流程的实战方案。通过 HIPify、SGLang、TileLang 及 LLaMA-Factory 四大工具，实现从 CUDA 代码迁移、高吞吐推理、算子优化到模型微调的闭环。助团队低成本构建异构计算能力，摆脱硬件绑定。
本文介绍了如何用千行代码拆解vLLM核心，实现大模型分布式推理。通过多进程SPMD模式，rank0作为主进程调度其他子进程（worker），利用SharedMemory和Event实现控制面通信，NCCL负责数据面张量传输。关键步骤包括：使用spawn起子进程、NCCL初始化通信组、共享内存传递方法调用、事件同步进程执行。核心思想是让所有进程执行相同代码，在集合通信时对齐，从而高效实现大模型推理的
方给出了 MiniMax-M3 与多款主流模型的对比，在编码、Cowork、GUI、多模态与推理等多个维度均具备竞争力，其中等多模态与协作类任务表现尤为亮眼，编码上也达到。需要说明的是，目前两者均为，两大引擎主线版本对 M3 的正式支持仍需等待一段时间。本文采用 vLLM 的专用镜像进行部署与测试。vLLM 官方镜像地址为。
本文详解在 AMD Instinct GPU 上利用 vLLM 开启 FP8 量化模式的实战技巧。通过优化显存占用与推理速度，FP8 技术显著提升大模型并发处理能力。文章涵盖参数配置、性能对比及精度评估，助开发者在 ROCm 环境下高效部署高性能 AI 应用。
