C++ implementation of LLMs for efficient inference on consumer CPUs and GPUs.
vLLM
Released on Jun 13, 2023
High-throughput LLM serving with PagedAttention and hardware optimizations.
Features
- PagedAttention
- Continuous batching
- Multi-GPU
- OpenAI API
- Prefix caching
- Chunked prefill
Version history
- v0.30.0Latest
Aggiunge supporto a DeepSeek-V4.1-Flash, GLM-5.3-Flash e altri modelli, insieme alla feature Fast Start con cache pesi persistente in GPU.
- v0.14.0
Abilita di default l'asynchronous scheduling, che sovrappone scheduling e esecuzione GPU migliorando il throughput.
- v0.8.0
Attiva di default il nuovo motore V1 per gli scenari supportati, con miglioramenti di prestazioni e metriche.
- v0.6.0
Raggiunge circa il doppio del throughput rispetto a v0.5.3 con lo scheduler a più passi e l'output processor asincrono.
- v0.5.0
Aggiunge il supporto alla quantizzazione FP8 e l'API Vision di OpenAI per i modelli LLaVA.
- v0.4.0
Introduce la cache automatica del prefisso (automatic prefix caching) e il primo modello vision LLaVA.
- v0.2.0
Porta fino al 60% di miglioramento delle prestazioni e aggiunge il supporto iniziale ad AWQ e a Mistral-7B.
- v0.1.0
Prima release ufficiale di vLLM, motore di inferenza ad alto throughput basato su PagedAttention.
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