vLLM-散宜生的个人博客

散宜生的个人博客

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以下是 vLLM 相关的文章

2025-10-12
vLLM 和 SGLang 到底怎么选当一套大模型私有化部署路线已经从环境准备、K8S 底座、vLLM 实战和 SGLang 实战全部走通之后，真正绕不开的问题就只剩下一个：vLLM 和 SGLang 到底该怎么选。本文不再重复安装步骤，而是从目标、场景、团队阶段、复杂度和运维成本五个角度，把这两个框架的差异和选型逻辑讲清楚。
- 2025-10-12
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- AI 推理服务
2025-10-01
vLLM 上 K8S：服务部署、对外暴露、监控与验证当 vLLM 已经能在单机上通过本地或 Docker 方式稳定提供 API 后，下一步自然就是把它放进 K8S，变成团队可以共享、扩展和观测的正式推理服务。本文按实战顺序完成这条链路：部署 NVIDIA Device Plugin、准备模型存储、发布 vLLM 工作负载、通过 Service 和 Gateway 对外暴露，并补上 GPU 与服务层监控。
- 2025-10-01
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- AI 推理服务
2025-09-28
vLLM 私有化部署实战：本地部署、Docker 部署、接口验证当你已经用 Ollama 跑通过一条可交互体验链路之后，下一步通常就该进入更正式的推理服务路线。对很多团队来说，vLLM 正是这一步的自然选择。本文把 vLLM 的两条典型起步路径拆开讲清楚：本地 Python/Conda 部署和 Docker 容器部署，并在关键步骤补充命令、输出和 OpenAI 兼容接口验证方法。
- 2025-09-28
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- AI 推理服务
2025-09-14
大模型推理环境准备实战：GPU、驱动、CUDA、容器运行时大模型私有化部署最容易踩的坑，不是模型本身，而是底层运行环境没有理顺。GPU 能否被系统识别、驱动和 CUDA 是否匹配、PyTorch 能否正确调用显卡、容器运行时是否完成 GPU 透传，这几层只要有一层没打通，后面的 vLLM、SGLang、Ollama 和 K8S 部署都会反复出问题。本文从实战角度把这些关系一次讲清楚。
- 2025-09-14
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- AI Infra
2025-09-10
本地、Docker、K8S：大模型私有化部署路线怎么选大模型私有化部署最容易踩的坑，不是某个命令执行失败，而是一开始就把路线选复杂了。这篇文章不讲具体安装步骤，而是先把路线拆清楚：本地、Docker、K8S 分别适合什么阶段，Ollama、vLLM、SGLang 又该怎么搭配，帮助你少走弯路地完成从验证到服务化的演进。
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- AI Infra