vllm-deployment とは？
高性能 LLM 推論のために vLLM を展開します。 Docker CPU/GPU のデプロイメントと、OpenAI 互換の API エンドポイントを使用したクラウド VM プロビジョニングをカバーします。 ソース: stakpak/community-paks。
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vllm-deployment
✓高性能 LLM 推論のために vLLM を展開します。 Docker CPU/GPU のデプロイメントと、OpenAI 互換の API エンドポイントを使用したクラウド VM プロビジョニングをカバーします。
vllm-deployment のインストール方法
コマンドラインで vllm-deployment AI スキルを開発環境にすばやくインストール
- ターミナルを開く: ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます
- インストールコマンドを実行: このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/stakpak/community-paks --skill vllm-deployment
- インストールを確認: インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
ソース: stakpak/community-paks。
SKILL.md
原文を見る| 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 |
高性能 LLM 推論のために vLLM を展開します。 Docker CPU/GPU のデプロイメントと、OpenAI 互換の API エンドポイントを使用したクラウド VM プロビジョニングをカバーします。 ソース: stakpak/community-paks。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/stakpak/community-paks --skill vllm-deployment- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-26
- 更新日
- 2026-03-10
クイックアンサー
vllm-deployment のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/stakpak/community-paks --skill vllm-deployment インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/stakpak/community-paks
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-26