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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。
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