serving-llms-vllm

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.

vLLM の PagedAttendance と連続バッチ処理を使用して、高スループットで LLM を提供します。実稼働 LLM API をデプロイする場合、推論レイテンシー/スループットを最適化する場合、または限られた GPU メモリでモデルを提供する場合に使用します。 OpenAI 互換エンドポイント、量子化 (GPTQ/AWQ/FP8)、テンソル並列処理をサポートします。 ソース: ovachiever/droid-tings。