SGLang 是一款面向大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的高性能开源推理引擎，通过协同优化后端运行时与前端语言接口，显著提升模型推理效率和开发灵活性。 核心特点与技术亮点
记录一下平时在使用LMDeploy中可能会经常用到的一些命令以及选项 一、核心子命令功能架构 lmdeploy serve ├── api_server # API服务部署核心模块 ├── gradio # 网页交互界面生成模块 ├── api_client
LMDeploy 是由上海人工智能实验室开发的专为大语言模型（LLM）和视觉-语言模型（VLM）设计的高效部署工具箱，其核心目标是通过压缩、量化和服务化技术降低模型推理成本并提升性能。没错，咱们国人团队开发的，属于国货，made in china!
以下是针对生产环境的vLLM核心命令选项详解（共23个），涵盖显存管理、吞吐优化、量化策略等关键场景，结合企业级最佳实践做个记录 一、模型加载与初始化 --model 作用：指定HuggingFace模型路径或名称 生产级示例：--model=/models/llama3-70b-awq 关键点：推
在人工智能领域，每一次技术的革新都预示着新的可能性和机遇。继 ollama 之后，VLLM作为新一代开源跨平台大型模型工具，正以其独特的魅力和强大的功能，吸引着全球开发者与研究者的目光。
