ما هي vllm-deployment؟
انشر vLLM لاستدلال LLM عالي الأداء. يغطي عمليات نشر Docker CPU/GPU وتوفير الأجهزة الافتراضية السحابية مع نقاط نهاية API المتوافقة مع OpenAI. المصدر: stakpak/community-paks.
·vllm-deployment
</>
vllm-deployment
✓انشر vLLM لاستدلال LLM عالي الأداء. يغطي عمليات نشر Docker CPU/GPU وتوفير الأجهزة الافتراضية السحابية مع نقاط نهاية API المتوافقة مع OpenAI.
كيفية تثبيت vllm-deployment
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي vllm-deployment بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
- افتح الطرفية: افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal
- نفّذ أمر التثبيت: انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/stakpak/community-paks --skill vllm-deployment
- تحقق من التثبيت: بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
المصدر: stakpak/community-paks.
SKILL.md
عرض النص الخام| CPU | 2x model size | 4x model size | | GPU | Model size + 2GB | Model size + 4GB VRAM |
| VLLMCPUKVCACHESPACE | KV cache size in GB (CPU) | 4 | | VLLMCPUOMPTHREADSBIND | CPU core binding (CPU) | 0-7 | | CUDAVISIBLEDEVICES | GPU device selection | 0,1 | | HFTOKEN | HuggingFace authentication | hfxxx |
| --shm-size=4g | Shared memory for IPC | | --cap-add SYSNICE | NUMA optimization (CPU) | | --security-opt seccomp=unconfined | Memory policy syscalls (CPU) | | --gpus all | GPU access | | -p 8000:8000 | Port mapping |
انشر vLLM لاستدلال LLM عالي الأداء. يغطي عمليات نشر Docker CPU/GPU وتوفير الأجهزة الافتراضية السحابية مع نقاط نهاية API المتوافقة مع OpenAI. المصدر: stakpak/community-paks.
حقائق جاهزة للاقتباس
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
- أمر التثبيت
npx skills add https://github.com/stakpak/community-paks --skill vllm-deployment- المصدر
- stakpak/community-paks
- الفئة
- </>أدوات التطوير
- موثق
- ✓
- أول ظهور
- 2026-02-26
- آخر تحديث
- 2026-03-11
إجابات سريعة
كيف أثبّت vllm-deployment؟
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/stakpak/community-paks --skill vllm-deployment بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
أين مستودع المصدر؟
https://github.com/stakpak/community-paks
التفاصيل
- الفئة
- </>أدوات التطوير
- المصدر
- skills.sh
- أول ظهور
- 2026-02-26