vLLM
vLLM is een infrastructuur-AI-tool die het mogelijk maakt om grootschalige taalmodellen te implementeren en te beheren. Het biedt een geïntegreerde oplossing voor het implementeren, schalen en onderhouden van deze geavanceerde AI-systemen.
Bezoek vLLMvLLM is het meest waardevol voor organisaties die grootschalige taalmodellen willen inzetten in hun applicaties en diensten.
Use cases
- Implementatie van grootschalige taalmodellen
- Schalen en beheren van taalmodellen
- Integratie van taalmodellen in applicaties
Sterk
- Geïntegreerde oplossing voor implementatie en beheer
- Schaalbaar ontwerp voor grootschalige toepassingen
- Robuuste infrastructuur voor betrouwbare prestaties
Beperkingen
- Complexiteit van configuratie en integratie
Prijzen
Betaald vanaf $20/mnd
In het nieuws
[Release] Carnice-9b-W8A16-AWQ – AWQ Quantization Optimized for vLLM + Marlin on Ampere GPUs (Single-GPU)
Hey r/LocalLLaMA , I am releasing my first model quantization: an 8-bit symmetric AWQ (W8A16) of kai-os/Carnice-9b , specifically optimized for Ampere GPUs (RTX 30-series) using vLLM with the Marlin k
Run Qwen3.5-397B-A13B with vLLM and 8xR9700
Special thanks for u/Sea-Speaker1700 to make possible run mxfp4 on R0700 GPU, first guide to run 122B models here Well, 397B model works amazing, super fast. Use this Dockerfile to build image, origin