vLLM

腾讯微信 AI 团队提出 WeDLM（WeChat Diffusion Language Model），通过在标准因果注意力下实现扩散式解码，在数学推理等任务上实现相比 vLLM 部署的 AR 模型 3 倍以上加速，低熵场景更可达 10 倍以上，同时保持甚至提升生成质量。 引言 自回归（AR）生成是当前大语言模型的主流解码范式，但其逐 token 生成的特性…

用过 vLLM 的人都知道，它功能强大，但上手门槛不低。命令行参数繁多，容器配置复杂，生产部署更是令人头疼。 今天介绍的开源项目 vLLM Playground 正是为了解决这些问题而生。它提供了一个可视化的 vLLM 管理界面，让大模型的部署和使用变得简单直观。 真正的零配置 最便捷之处在于你无需手动安装 vLLM。只需打开 Web 界面，点击“Start…

在人工智能技术快速迭代的浪潮中，模型部署与推理效率已成为制约实际应用落地的关键瓶颈。近日，vLLM项目宣布正式支持PaddleOCR-VL模型，这一举措不仅为文档解析领域带来了新的技术解决方案，更在模型服务化部署层面树立了轻量化与高效化并重的典范。本文将从技术架构、性能优化、部署实践及行业影响四个维度，深入剖析此次集成的核心价值与未来展望。 从技术架构层面看…

在大型语言模型（LLM）的推理部署中，一个长期困扰开发者和研究者的难题是：相同的输入在不同批量大小（batch size）下会产生不一致的输出概率分布。这种看似微小的差异，在需要严格可重现性的生产环境中——如金融风险评估、医疗诊断辅助、法律文本生成或科学计算——可能引发严重后果。它不仅影响模型的调试和测试流程，更会削弱用户对AI系统可靠性的信任。近日，vLL…