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serving-llms-vllm

orchestra-research/ai-research-skills

Brinda servicios a LLM con alto rendimiento utilizando PagedAttention de vLLM y procesamiento por lotes continuo. Úselo al implementar API LLM de producción, optimizar la latencia/rendimiento de inferencia o servir modelos con memoria de GPU limitada. Admite puntos finales compatibles con OpenAI, cuantificación (GPTQ/AWQ/FP8) y paralelismo tensorial.

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Instalación

$npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill serving-llms-vllm

SKILL.md

vLLM achieves 24x higher throughput than standard transformers through PagedAttention (block-based KV cache) and continuous batching (mixing prefill/decode requests).

Server deployment patterns: See references/server-deployment.md for Docker, Kubernetes, and load balancing configurations.

Performance optimization: See references/optimization.md for PagedAttention tuning, continuous batching details, and benchmark results.

Brinda servicios a LLM con alto rendimiento utilizando PagedAttention de vLLM y procesamiento por lotes continuo. Úselo al implementar API LLM de producción, optimizar la latencia/rendimiento de inferencia o servir modelos con memoria de GPU limitada. Admite puntos finales compatibles con OpenAI, cuantificación (GPTQ/AWQ/FP8) y paralelismo tensorial. Fuente: orchestra-research/ai-research-skills.

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Datos (listos para citar)

Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.

Comando de instalación
npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill serving-llms-vllm
Categoría
</>Desarrollo
Verificado
Primera vez visto
2026-02-11
Actualizado
2026-02-18

Respuestas rápidas

¿Qué es serving-llms-vllm?

Brinda servicios a LLM con alto rendimiento utilizando PagedAttention de vLLM y procesamiento por lotes continuo. Úselo al implementar API LLM de producción, optimizar la latencia/rendimiento de inferencia o servir modelos con memoria de GPU limitada. Admite puntos finales compatibles con OpenAI, cuantificación (GPTQ/AWQ/FP8) y paralelismo tensorial. Fuente: orchestra-research/ai-research-skills.

¿Cómo instalo serving-llms-vllm?

Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill serving-llms-vllm Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor

¿Dónde está el repositorio de origen?

https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills