Ministral 3是紧凑高效的多模态语言模型，支持视觉和文本输入，性能接近24B模型，专为边缘部署和本地推理优化，适用于资源受限环境。

该仓库用于托管vllm项目持续集成（CI）流程所需的镜像，旨在为vllm-ci相关的自动化构建、测试及部署环节提供稳定的镜像存储与管理支持，确保CI流程高效、可靠地运行，满足vllm项目在开发迭代过程中对集成环境的镜像需求，助力项目快速验证代码变更、保障软件质量。

rocm/vllm-dev是基于AMD ROCm平台的高性能大语言模型开发镜像，集成vllm框架与AMD GPU加速能力，专为开发者打造大语言模型部署、推理优化及二次开发环境。镜像预配置PyTorch、HIP等核心依赖，支持低延迟、高吞吐量的LLM推理，可快速进行模型加载、性能调优与多实例部署测试，助力开发者高效构建和调试大语言模型应用，充分发挥AMD GPU在AI计算中的算力优势。

Ministral 3是支持视觉的紧凑型语言模型，性能接近24B模型，专为本地边缘部署和推理优化，适用于聊天应用、助手、设备端推理及多模态场景。

这是为AMD图形处理器（GPU）量身打造的、基于ROCm开源平台深度优化的vLLM Docker容器，其中vLLM作为高性能大语言模型服务库，可提供高效推理与服务能力，Docker容器则保障了部署的便捷性与环境一致性，整体方案旨在为AMD GPU用户提供兼顾性能与易用性的优化大语言模型运行环境。

Kimi K2 Thinking是最新开源思考模型，作为能逐步推理并动态调用工具的思考代理，具备深度多步推理能力，支持200-300次连续工具调用，原生INT4量化实现低延迟和低GPU内存占用，上下文窗口达256k。

OpenAI的开源权重模型，专为强大的推理能力和代理任务设计，适用于多用途开发场景。

Google’s latest Gemma, small yet strong for chat and generation

Qwen3是最新一代Qwen大语言模型，专为顶级编码、数学、推理和语言任务设计，支持密集型和混合专家模型架构，提供动态推理模式切换，适用于多语言多领域应用。

GLM-4.7-Flash是顶级的30B-A3B混合专家模型，平衡了强大性能与高效部署，为轻量级部署提供兼顾性能与效率的新选择。

DeepSeek-V3.2通过DeepSeek稀疏注意力(DSA)、可扩展强化学习框架和大规模智能体任务合成管道提升计算效率与推理能力，荣获2025年国际数学奥林匹克(IMO)和国际信息学奥林匹克(IOI)金牌。

官方vLLM Ascend Docker镜像，基于openEuler构建，提供快速高效的LLM推理和服务能力，支持PagedAttention内存管理、连续批处理、多种量化技术及优化内核，适用于高性能语言模型部署。

SmolLM 2是为速度、边缘设备和本地开发构建的小型LLM系列，提供135M、360M、1.7B参数版本，以Safetensors格式打包并采用vLLM导向布局，便于通过Docker Hub分发。

all-MiniLM-L6-v2是一个sentence-transformers模型，可将句子和段落映射到384维密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。

多语言重排序模型，用于文本检索，可跨119种语言对文档相关性进行评分，基于Qwen3系列基础模型，具备多语言能力、长文本理解和推理技能。

高级编码代理模型，拥有800亿参数（30亿激活MoE），专为编码代理和本地开发环境设计，具备高效代码生成、调试及工具调用能力，支持多种IDE平台集成。

Qwen3 Embedding是Qwen系列最新专有模型，专为文本嵌入和排序任务设计，提供0.6B、4B和8B多种尺寸，具备出色的多语言能力、长文本理解和推理技能，适用于文本检索、代码检索、分类、聚类等任务。

vllm/vllm-openai：vLLM 高性能大模型推理框架的官方 Docker 镜像，封装 OpenAI API 兼容的推理服务；支持 PagedAttention 与连续批处理，吞吐量可达传统引擎 10-24 倍；支持 50+ 开源模型与量化方案，适用开源模型部署、OpenAI 应用本地化与高并发生产场景。

vLLM框架在TPU上运行的Docker镜像仓库

FunctionGemma是一个270M参数的开放模型，基于Gemma 3构建，专为纯文本函数调用训练，可微调为高效、离线运行的专用代理，适用于资源受限设备。

Embedding Gemma是Google DeepMind推出的最先进文本嵌入模型，基于Gemma架构创建高质量文本向量表示，能捕捉语义含义，适用于检索增强生成（RAG）、语义搜索及相似性任务，为嵌入类应用提供强大基础。

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NVIDIA Jetson 平台优化的大语言模型推理服务框架

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基于VLLM项目的VLLM模型部署与服务镜像

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vLLM构建镜像用于构建高性能大语言模型服务环境，支持快速部署及推理性能优化。

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vLLM是一个快速且易用的大语言模型推理与服务库，最初由加州大学伯克利分校开发，采用PagedAttention技术优化内存使用，支持高吞吐量、低延迟的推理，兼容Hugging Face模型格式，可轻松部署各类LLM，适用于科研和生产环境，显著提升大语言模型的服务效率。

基于vllm/vllm-openai修改的Docker镜像，支持通过PARAMS参数传递命令行参数，适用于运行语言模型；x.y.z.1标签包含固定版本hermes-tool-parser，启用时需使用--tool-call-parser hermes_fixed选项。

vLLM是一款高性能大型语言模型服务库，适用于AMD gfx906系列显卡，例如镭龙VII（Radeon VII）、MI50及MI60等型号，能够为这些AMD显卡提供高效的大型语言模型部署与运行支持，助力用户在相关硬件平台上实现高性能的AI推理与服务。

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