vllm用python 可以支持高并发吗
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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一个基于LLM的多Agent全流程漏洞挖掘项目,支持PHP、Java、Python、Go、Node.js等多种语言项目环境搭建、.zip
本项目为Generative Agents项目的重构+深度汉化版本,旨在为中文用户提供一个利于维护的基础版本,以便后续实验或功能拓展。
Windows安装Python-vLLM[项目代码]
本文详细介绍了在Windows系统上安装Python-vLLM的两种方法:通过已发布的wheel包安装和从源码构建安装。wheel包安装方法推荐使用,需确保Python、PyTorch和CUDA版本兼容,并提供了下载和安装的具体步骤。源码构建安装方法较为复杂,需要安装Visual Studio 2019或更高版本、配置CUDA环境变量,并详细说明了克隆仓库、配置编译环境、设置环境变量以及安装依赖的步骤。此外,还提到了构建过程中可能遇到的问题及解决方法,如Flash Attention v3的禁用和启用。
AI大模型-基于LangChain的智能会议纪要助手系统(Python+FastAPI+Vue3)
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AI Agent 面试全攻略:从零到Offer,包含200+面试题、企业级项目(Python_Java_Go)、简历模板、STA.zip
【三年面试五年模拟】AIGC/LLM/AI Agent算法工程师面试秘籍。涵盖AIGC、LLM大模型、AI Agent、传统深度学习、自动驾驶、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习、大数据挖掘、具身智能、元宇宙、AGI等AI行业面试笔试干货经验与核心知识。
【人工智能模型部署】2025 Python部署AI模型:VLLM与TensorRT-LLM性能对比及应用场景分析
内容概要:文章比较了2025年两种主流的Python部署AI模型工具——VLLM和TensorRT-LLM。VLLM是一种优化大型语言模型推理的系统,采用动态张量并行技术和分页注意力机制,使推理过程高效灵活。TensorRT-LLM由NVIDIA推出,基于TensorRT推理引擎优化Transformer类大模型,支持多种量化模式和多GPU并行计算,提高性能和减少内存占用。性能对比显示,TensorRT-LLM在单GPU和多GPU环境下推理速度更快,特别是在高负载下内存占用更稳定。VLLM在低负载下内存管理更高效,模型支持更广泛,部署更便捷。; 适合人群:对AI模型部署感兴趣的开发者、学术研究者及企业工程师。; 使用场景及目标:①学术研究者或小型企业开发者,追求快速迭代和灵活部署,适合使用VLLM;②大规模线上服务场景中对推理速度和吞吐量要求极高的应用,或对延迟要求苛刻的实时应用场景,适合使用TensorRT-LLM。; 阅读建议:本文详细对比了VLLM和TensorRT-LLM的特性、性能、部署流程及其适用场景,读者可以根据自身需求选择合适的工具。在学习过程中,应重点关注两者的优缺点及适用场景,结合实际项目需求进行选择。
vLLM-Omni(Python 源码)-基于高效的 KV cache 管理和流水线执行,专为支持包括文本、图像、音频、视频等多模态输入的模型设计,轻松实现异构模型推理和服务
vLLM-Omni-基于高效的 KV cache 管理和流水线执行,专为支持包括文本、图像、音频、视频等多模态输入的模型设计,轻松实现异构模型推理和服务。它不仅兼容主流 Hugging Face 开源模型,还支持分布式推理、多阶段流水线调度、流式输出和 OpenAI 兼容接口,极大提升多模态模型在线推理的效率和灵活性。 主要功能: - 支持多模态数据(文本、音频、图像、视频)处理与生成; - 支持非自回归架构如扩散模型,实现高效的并行生成; - 基于 KV cache 优化自回归模型推理性能; - 异构流水线抽象,管理复杂多阶段模型工作流; - 分布式推理支持,涵盖张量并行、数据并行和专家并行; - 开箱即用的 OpenAI 兼容 API 服务器,方便集成; - 支持主流平台(CUDA/ROCm/NPU/XPU),广泛适配多硬件环境。 适合AI开发者、研究人员和企业级应用场景的多模态AI模型推理部署
复现遗传算法考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略(Python代码实现)
内容概要:通过复现基于遗传算法的优化模型,深入研究在同时引入储能系统与满足可再生能源消纳责任制的双重约束下,售电公司购售电策略的制定与优化问题。该资源提供了完整的Python代码实现,旨在帮助读者掌握如何运用智能优化算法解决电力市场中的复杂多约束决策问题,涵盖了从问题建模、目标函数与约束条件设计、遗传算法核心流程实现,到结果可视化与分析的全流程,重点体现了对购电成本最小化、收益最大化及合规性等多重目标的协同优化。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识或优化算法基础,对能源经济、智能优化算法在电力市场中应用感兴趣的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在电力市场复杂决策场景中的具体建模与实现方法;②掌握售电公司在多重物理与政策约束条件下购售电策略的完整优化流程;③复现、验证并在此基础上改进相关优化模型,用于自身的科研课题或实际项目研究。; 阅读建议:此资源以代码复现为核心,建议读者在学习过程中务必结合所提供的Python代码与相关的理论背景知识,逐步调试和运行程序,深入理解算法的设计逻辑、参数设置技巧以及模型的构建思路,并尝试在不同场景或参数设置下进行拓展性实验,以巩固学习成果。
【微信小程序毕业设计】Python微信小程序鲜花商城(花店)管理系统(FastAPI+Vue3) 适合python毕业设计 微信小程序毕业设计 完整版 源码+sql脚本+论文 完整版
这个是完整源码 python FastAPI实现 vue 【微信小程序毕业设计】Python微信小程序鲜花商城(花店)管理系统(FastAPI+Vue3) 适合python毕业设计 微信小程序毕业设计 完整版 源码+sql脚本+论文 完整版 数据库是mysql 鲜花消费已经从节日礼品延伸到日常探望、毕业纪念和商务拜访。传统花店依赖店员记库存、手工开单,订单状态不容易同步给顾客,节假日还容易出现超卖和漏单。微信小程序适合作为会员侧入口,管理后台则需要在浏览器中完成商品、订单和经营统计。本文设计并实现微信小程序鲜花商城(花店)管理系统,形成“小程序购物、Vue3运营、FastAPI服务、MySQL存储”的完整方案。 系统使用Python语言和FastAPI框架实现统一接口。会员端采用微信小程序,完成注册登录、分类浏览、购物车、下单支付、收货地址、收藏、浏览记录、评价和个人中心。管理端采用Vue3、Vite、Element Plus、Pinia和ECharts,完成数据统计、分类与鲜花维护、会员启停、订单发货、评价回复、公告发布以及管理员个人中心。身份认证使用JWT,角色分为管理员和会员。数据库名为db_flower_shop,业务表以t_开头,界面日期统一显示为2026-11-02,日期时间统一显示为2026-11-02 17:25:17。 论文按软件工程过程组织。先分析花店业务和两种角色的需求,再给出功能结构、总体架构、实体属性图、实体联系图和关键时序图,然后列出十二张数据表的字段名、字段类型、长度、是否为空和备注,并在系统实现中给出注册登录、购物车、下单、发货和统计等核心代码。测试表明,会员可以从浏览走到确认收货,管理员可以完成日常运营和首页图表查看。系统结构清楚,适合作为本科毕业设计,也可作为中小花店的信息化原型。
【软件测试】Python自动化测试示例
内容概要:本文介绍了基于Python的自动化测试实践,按照单元测试、接口测试到UI测试的层次递进,提供了可直接运行的代码示例。重点推荐使用pytest作为测试框架,并结合requests进行接口请求、Playwright进行UI自动化测试。文章详细展示了如何编写基础单元测试、使用参数化测试覆盖多种输入情况、通过fixture管理测试前置与后置条件,以及利用mock技术模拟外部依赖,如网络请求等,从而提升测试的稳定性和效率。; 适合人群:具备一定Python编程基础,从事软件测试或开发工作的人员,尤其是工作1-3年希望提升自动化测试能力的研发人员。; 使用场景及目标:①掌握pytest框架的核心功能,如断言、参数化、fixture使用;②学会在测试中管理共享资源和模拟外部服务;③构建从单元到UI层的完整自动化测试思路与实践能力; 阅读建议:此资源强调动手实践,建议读者在本地环境中配置相应依赖,逐项运行并调试示例代码,深入理解自动化测试的设计逻辑和技术实现。
基于DeepSeek-OCR-vllm开源模型构建的支持高并发与异步处理的具备完整RESTful接口的包含健康检查与文件上传功能的提供SwaggerUI交互式文档的可通.zip
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大模型部署指南:vLLM 框架.pdf
大模型部署指南,全手k实战过程,理论与动手结合。
vllm-project/vllm
A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs 一款用于大语言模型的高吞吐量、内存高效的推理和服务引擎
vLLM 在 Windows 上的安装与部署
vllm_0.19.1适配windows修改后的文件
推理框架 vllm 学习总结
VLLM LLM Batch LLM batching continus batching PagedAttention KV Cache PagedAttention:解决内存瓶颈 KV 缓存管理器 使用 PagedAttention 和 vLLM 进行解码 Memory Sharing VLLM的使用 安装 离线推理 在线服务启动 在线服务调用
vllm安装踩坑指南[代码]
本文详细记录了在Linux系统下安装CUDA 11.8对应的vllm过程中遇到的各类问题及解决方案。作者分享了从Python版本、CUDA版本、torch版本到vllm-nccl安装等多个关键环节的踩坑经验,特别指出了版本兼容性的重要性。文章提供了具体的安装步骤,包括创建conda环境、安装特定版本的torch和vllm等组件,并推荐使用whl文件来避免安装过程中的卡顿问题。最后还给出了环境变量设置等优化建议,帮助读者顺利完成vllm的安装部署。
VLLM、LMdeploy模型部署
VLLM、LMdeploy模型部署
vLLM安装部署指南[代码]
本文详细介绍了vLLM推理库的安装及大模型部署方法。vLLM是一个快速且易于使用的LLM推理库,支持多种模型和硬件加速。文章首先列出了系统要求,包括硬件(如NVIDIA GPU、CUDA 11.8或12.1、16GB RAM)和软件(如Python 3.8-3.11、Linux)需求。接着提供了两种安装方法:推荐使用pip安装,也可从源码编译安装。部署大模型时,需下载模型到本地,并通过命令行启动OpenAI API服务。文章还涵盖了常见问题解决方案,如依赖缺失和CUDA问题,包括驱动安装、环境变量配置等。
vllm环境配置指南[项目代码]
本文详细介绍了vllm环境的配置步骤,包括Python环境创建、指定版本的torch安装、xformers安装以及vllm的安装。首先,需要根据服务器的CUDA版本选择合适的torch版本,并确保Python环境在3.10-3.12之间。其次,torch、vllm和xformers的版本相互依赖,更换任意版本需相应调整其他两个包。最后,提供了vllm的使用案例,包括模型加载和生成文本的示例代码。此外,还列出了多个参考链接,方便读者进一步了解相关配置和使用细节。
Ubuntu安装vLLM 0.11.0指南[源码]
本文详细介绍了在Ubuntu系统上精准安装vLLM 0.11.0的步骤和注意事项。首先,文章强调了使用uv工具的重要性,它能加速依赖包的下载与安装,自动识别系统CUDA版本,并高效管理Python虚拟环境。接着,文章提供了详细的安装步骤,包括检查系统环境、安装Miniconda、创建虚拟环境、安装uv工具、查看CUDA版本以及根据不同CUDA版本安装vLLM 0.11.0的具体命令。此外,文章还提到了从源码安装的方法和验证安装成功的步骤。最后,文章总结了关键注意事项,包括CUDA版本兼容性、Python版本限制、网络问题处理、硬件要求、源码安装依赖和虚拟环境管理等,为用户提供了全面的安装指导。
vllm安装注意事项[项目代码]
本文详细介绍了在安装vllm进行大模型并发推理时需要注意的关键事项,包括Python版本要求、NCCL版本与CUDA的对应关系以及常见问题的解决方案。文章指出,Python 3.10版本通常与vllm兼容,而NCCL版本过低是导致安装失败的常见原因。作者提供了具体的NCCL版本与vllm版本的对应关系,并介绍了两种解决NCCL版本过低问题的方法:直接更新NCCL版本或使用vllm的Docker镜像。此外,文章还提到不同版本的vllm适用于不同的模型部署需求,例如vllm 0.8.5适用于qwen3的分布式部署,而vllm 0.6.0适用于qwen2.5。
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