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AI 与算法选修vLLM

vLLM / 推理优化

把 token 成本打下来

PagedAttention + 连续批处理,大幅提升推理吞吐。配套量化、投机解码、张量并行。

2026 热度
招聘市场
生态成熟度
可依赖程度
上手难度
到生产可用

它到底解决什么问题

模型服务化
私有化部署
成本优化
高并发推理

常见技术组合

单独学一个技术没用,要知道它在真实项目里和谁一起出现。

vLLMTensorRT-LLMCUDAKubernetes
可以替代它的是
SGLangTGI云厂商托管 API
CodeAtlas 判断

AI Infra 的核心技能,人才极缺;门槛在系统与 CUDA,不在算法。

会这项技术,能投哪些岗位

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