Das vllm-project ist eine Organisation auf GitHub, die eine Vielzahl von öffentlichen Repositories pflegt, darunter bedeutende Projekte wie vllm und vllm-omni. Die Hauptprogrammiersprachen, die in diesen Repositories verwendet werden, sind Python, C++, Rust und Go, was auf die Vielseitigkeit der entwickelten Technologien hinweist.
Top-Sprachen
Öffentliche Repositories
vllm
A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs
vllm-omni
A framework for efficient model inference with omni-modality models
aibrix
Cost-efficient and pluggable Infrastructure components for GenAI inference
semantic-router
System Level Intelligent Router for Mixture-of-Models at Cloud, Data Center and Edge
llm-compressor
Transformers-compatible library for applying various compression algorithms to LLMs for optimized deployment with vLLM
production-stack
vLLM’s reference system for K8S-native cluster-wide deployment with community-driven performance optimization
vllm-ascend
Community maintained hardware plugin for vLLM on Ascend
vllm-metal
Community maintained hardware plugin for vLLM on Apple Silicon
guidellm
Evaluate and Enhance Your LLM Deployments for Real-World Inference Needs
recipes
Common recipes to run vLLM
speculators
A unified library for building, evaluating, and storing speculative decoding algorithms for LLM inference in vLLM
tpu-inference
TPU inference for vLLM, with unified JAX and PyTorch support.
compressed-tensors
A safetensors extension to efficiently store sparse quantized tensors on disk
router
A high-performance and light-weight router for vLLM large scale deployment
vime
An LLM post-training framework with vLLM for RL Scaling
flash-attention
Fast and memory-efficient exact attention
vllm-skills
Agent skills for vLLM
vllm-openvino
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
vllm-daily
vLLM Daily Summarization of Merged PRs
vllm-xpu-kernels
The vLLM XPU kernels for Intel GPU
vllm-project.github.io
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
ci-infra
This repo hosts code for vLLM CI & Performance Benchmark infrastructure.
vllm-gaudi
Community maintained hardware plugin for vLLM on Intel Gaudi
agentic-api
Stateful API logic for agentic applications using vLLM
vllm-neuron
Community maintained hardware plugin for vLLM on AWS Neuron
dllm-plugin
vLLM plugin for block-based diffusion language model (dLLM) support
vllm-nccl
Manages vllm-nccl dependency
FlashMLA
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
bart-plugin
vLLM Model plugin for the encoder-decoder BART model
vLLM-in-PyTorch-Conference-2025
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
media-kit
vLLM Logo Assets
vllm-project.github.io-static
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
vllm-gguf-plugin
vLLM Quantization plugin for GGUF
perf-eval
Performance benchmark & accuracy evaluation for vLLM
vllm-dashboard
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
perf-dashboard
Performance dashboard for vLLM
vllm-bnb-plugin
vLLM Quantization plugin for bitsandbytes
rfcs
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
MSA
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
DeepGEMM
DeepGEMM: clean and efficient FP8 GEMM kernels with fine-grained scaling
vllm-docs
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
llm-multimodal
Standalone fork of llm-multimodal from SMG
Häufige Fragen
Was entwickelt das vllm-project auf GitHub?
Das vllm-project entwickelt eine Vielzahl von Tools für die effiziente Nutzung von großen Sprachmodellen (LLMs), einschließlich Frameworks wie vllm und vllm-omni, die sich auf Modellinferenz und -bereitstellung konzentrieren.
Welche Programmiersprachen verwendet das vllm-project?
Das vllm-project nutzt mehrere Programmiersprachen, hauptsächlich Python, C++, Rust und Go, um effiziente und leistungsstarke Softwarelösungen für die Verarbeitung von LLMs zu entwickeln.
Sind die Repositories des vllm-project öffentlich?
Ja, alle Repositories des vllm-project sind öffentlich zugänglich, was es Entwicklern und Interessierten ermöglicht, die Projekte einzusehen, beizutragen und von den veröffentlichten Ressourcen zu lernen.
Ist diese Sichtbarkeit gewollt?
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