Ren(@Ryrenz):🧠 震惊，vllm 这个开源项目基本是半个 AI 圈跑大模型推理的底座，GitHub 直接冲到 9.1 万 star 登顶封神。它最早是加州大学伯克利分校 Sky Computing Lab 做出来的，现在贡献者超过 2000 人。你要把一个开源大模型部署成能对外服务的接口，用原生的推理脚本很快就会遇到显存爆掉、并发一高就卡死的问题。vllm 靠 PagedAttention 这套显存管理，把注意力缓存切成小块按需分配，配上连续批处理和前缀缓存，同样的显卡能扛住高得多的吞吐。它给的接口还兼容 OpenAI 的 API，连 Anthropic 的 Messages API 都支持，Qwen、Llama、DeepSeek-V3 这些主流模型换一行地址就能接上。 PagedAttention 那篇论文还进了 2023 年的 SOSP，可以说这波大模型部署的效率是它带起来的。 GitHub：

2026.09.13 07:06

🧠 震惊，vllm 这个开源项目基本是半个 AI 圈跑大模型推理的底座，GitHub 直接冲到 9.1 万 star 登顶封神。它最早是加州大学伯克利分校 Sky Computing Lab 做出来的，现在贡献者超过 2000 人。你要把一个开源大模型部署成能对外服务的接口，用原生的推理脚本很快就会遇到显存爆掉、并发一高就卡死的问题。vllm 靠 PagedAttention 这套显存管理，把注意力缓存切成小块按需分配，配上连续批处理和前缀缓存，同样的显卡能扛住高得多的吞吐。它给的接口还兼容 OpenAI 的 API，连 Anthropic 的 Messages API 都支持，Qwen、Llama、DeepSeek-V3 这些主流模型换一行地址就能接上。 PagedAttention 那篇论文还进了 2023 年的 SOSP，可以说这波大模型部署的效率是它带起来的。 GitHub：