















VLLM是一个高效的开源大语言模型(LLM)推理服务框架,通过创新的PagedAttention技术实现高吞吐量和低延迟的推理性能。本文介绍的`dustynv/vllm`镜像是针对NVIDIA Jetson平台优化的容器化版本,由[dustynv/jetson-containers](https://github.com/dustynv/jetson-containers)项目构建,专为边缘计算场景设计,支持在资源受限的嵌入式设备上部署高性能LLM推理服务。
L4T-ML(Linux for Tegra - Machine Learning)是一款针对Jetson平台优化的容器化机器学习开发环境,集成了多种主流深度学习框架和工具。该镜像预装了PyTorch 2.2、TensorFlow 2、ONNX Runtime、TensorRT等核心组件,同时包含CUDA、cuDNN、OpenCV等底层依赖,为开发者提供了开箱即用的机器学习开发环境,无需手动配置复杂的依赖关系。
NANO_LLM是一个轻量级、优化的大型语言模型(LLM)推理和多模态智能体库,专为边缘设备和高性能计算环境设计。该库提供了对多种深度学习框架的支持,包括PyTorch、TensorRT和ONNX Runtime,能够高效运行各类语言模型和多模态应用。