vLLM
Le moteur d'inférence open source pour servir des LLM à haut débit sur vos GPU.
vLLM est un moteur d'inférence et de serving pour grands modèles de langage : PagedAttention gère le cache KV par pages comme une mémoire virtuelle, et le continuous batching remplit le GPU en permanence, ce qui multiplie le débit par rapport à une boucle de génération naïve. Il expose une API compatible OpenAI, charge les modèles Hugging Face, et supporte quantization (FP8, AWQ, GPTQ), parallélisme tensoriel, prefix caching et multi-LoRA. C'est notre choix quand un modèle open weights doit être servi en production, sur infrastructure propre, à coût maîtrisé.
Ce que vLLM apporte à votre projet.
Cas d'usage typiques : Serving de LLM open weights en production, inférence souveraine on-premise, traitement batch de documents.
- 01
PagedAttention : cache KV paginé, mémoire GPU exploitée sans fragmentation.
- 02
Continuous batching : débit maximal sous charge, latence stable par requête.
- 03
API compatible OpenAI : les clients existants basculent sans réécriture.
- 04
Quantization, parallélisme multi-GPU, prefix caching, décodage spéculatif et multi-LoRA.
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