vLLM

vLLM 是開源 LLM serving 框架，常與 PagedAttention、continuous batching 與高吞吐推論部署相關。

來源主張

來源主張 vLLM 已被多數大廠整合，且透過 PagedAttention 將 KV Cache 記憶體浪費大幅降低，吞吐量提升 2-4 倍。這些敘述需以 vLLM 官方文件、論文、採用案例與實測核驗。

在推論堆疊中的角色

vLLM 屬於 serving engine / scheduler 層，主要處理：

• request batching；
• KV Cache management；
• throughput 與 latency trade-off；
• long-context inference 的記憶體效率。

Caveat

vLLM 是否適合特定 production workload，取決於模型支援、硬體、延遲需求、multi-tenant policy、observability 與部署生態。

Roadmap 中的角色

新來源主張 vLLM 升級將強化分頁注意力與推測解碼，並與 Meta Llama / 開放模型生態互動；具體 roadmap 與採用需核驗。