La organización vllm-project en GitHub presenta una amplia gama de proyectos enfocados en la inferencia y el despliegue de modelos de lenguaje. Sus principales lenguajes de programación incluyen Python, C++, Rust, Go y TypeScript. Entre sus repositorios más destacados se encuentran vllm y vllm-omni, que son ampliamente utilizados en la comunidad de inteligencia artificial.
Principales lenguajes
Repositorios públicos
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
No se proporcionó descripción para este repositorio.
vllm-daily
vLLM Daily Summarization of Merged PRs
vllm-xpu-kernels
The vLLM XPU kernels for Intel GPU
vllm-project.github.io
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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
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bart-plugin
vLLM Model plugin for the encoder-decoder BART model
vLLM-in-PyTorch-Conference-2025
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media-kit
vLLM Logo Assets
vllm-project.github.io-static
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vllm-gguf-plugin
vLLM Quantization plugin for GGUF
perf-eval
Performance benchmark & accuracy evaluation for vLLM
vllm-dashboard
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perf-dashboard
Performance dashboard for vLLM
vllm-bnb-plugin
vLLM Quantization plugin for bitsandbytes
rfcs
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MSA
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DeepGEMM
DeepGEMM: clean and efficient FP8 GEMM kernels with fine-grained scaling
vllm-docs
No se proporcionó descripción para este repositorio.
llm-multimodal
Standalone fork of llm-multimodal from SMG
Preguntas frecuentes
¿Qué construye vllm-project en GitHub?
vllm-project desarrolla herramientas y bibliotecas para la inferencia de modelos de lenguaje, incluyendo repositorios como vllm y vllm-omni, que son esenciales para la optimización y el despliegue de modelos de inteligencia artificial.
¿Qué lenguajes de programación utiliza vllm-project?
vllm-project utiliza varios lenguajes de programación, siendo los principales Python, C++, Rust, Go y TypeScript. Esta diversidad permite el desarrollo de soluciones eficientes para el manejo de modelos de lenguaje.
¿Son públicos los repositorios de vllm-project?
Sí, todos los repositorios de vllm-project son públicos. Esto permite a la comunidad acceder a sus proyectos y contribuciones, promoviendo la colaboración y el aprendizaje en el ámbito de la inteligencia artificial.
¿Esta exposición es intencionada?
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