产品

vLLM

vLLM是一个开源的大型语言模型（LLM）推理与服务框架，专为高吞吐量、低延迟的模型部署而设计。其核心技术包括PagedAttention内存管理机制，能够高效管理注意力键值缓存，显著提升GPU利用率。vLLM支持连续批处理、张量并行等特性，兼容多种主流开源模型，广泛应用于生产环境中的LLM服务化部署。

时间轴 (近 90 天)

6月3日

围绕DeepSeek等模型已经形成了包括推理框架（vLLM、SGLang）、Agent框架（如MetaGPT、AutoGen的国产适配）在内的完整技术栈

待验证75%

6月1日

llama.cpp、Ollama、vLLM等推理框架可让用户在消费级硬件上运行量化后的开源模型

待验证95%

6月1日

常见的本地推理框架包括Ollama、llama.cpp、vLLM

待验证60%

6月1日

vLLM的吞吐量相比HuggingFace原生推理提升了2-24倍

待验证80%

6月1日

PagedAttention是vLLM框架的核心技术，借鉴操作系统虚拟内存管理思想将KV Cache分页存储

已验证90%

6月1日

Unsloth支持导出为GGUF（llama.cpp格式）、safetensors等多种格式，方便部署到Ollama、vLLM等推理框架

待验证90%

6月1日

vLLM在吞吐量上通常领先TGI，而TGI在易用性和生态兼容性上更优

待验证75%

6月1日

vLLM、TensorRT-LLM、llama.cpp是LLM推理加速领域的代表性开源框架

部分验证65%

6月1日

PagedAttention技术将显存利用率提升了2-4倍

待验证80%

6月1日

在Ollama之前，用户通常需要使用llama.cpp、vLLM、text-generation-webui等工具来本地部署大模型

待验证85%

还有 29 条时间轴事件

全部知识事实 (3)

待验证

llama.cpp、Ollama、vLLM等推理框架可让用户在消费级硬件上运行量化后的开源模型

95%待验证

围绕DeepSeek等模型已经形成了包括推理框架（vLLM、SGLang）、Agent框架（如MetaGPT、AutoGen的国产适配）在内的完整技术栈

75%待验证

常见的本地推理框架包括Ollama、llama.cpp、vLLM

60%

来源文章

Forge：为本地模型工具调用添加可靠性护栏7月18日 GPUStack实战：Day 0部署DeepSeek-V4-Flash全流程详解7月16日六层防线：让大模型稳定输出结构化数据的工程实践7月15日 MemStitch零拷贝上下文桥接：vLLM推理TTFT提速25倍原理解析7月15日本地AI代理自动精读arXiv：只推送真正相关的论文7月12日 vLLM推理框架详解：吞吐优化核心原理与面试攻略7月11日 DeepSeek投机解码算法正式合并vLLM主干，单用户速率提升显著7月11日发票分析AI落地实战：模型选型与架构设计避坑指南7月11日