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title: "vLLM推出原生速度Transformers建模后端，大幅提升推理性能"
source: "Hugging Face：Blog（RSS）"
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permalink: "https://feed.astralor.com/items/itm_f2a3364a10eb9acc95cebb72"
published: "2026-07-08T00:00:00.000Z"
score: 91
channel: "ai"
tags: ["Hugging Face","PagedAttention","Transformers","vLLM","推理加速"]
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# vLLM推出原生速度Transformers建模后端，大幅提升推理性能

## AI 点评

> 这项更新对于AI工程团队非常关键：无需格式转换意味着能更快地迭代模型，而2-5倍的速度提升直接降低GPU成本。如果你正在做LLM在线服务或者批量推理，这几乎是必读的技术更新。

## 速览

vLLM在其博客中宣布推出原生速度的Transformers建模后端，旨在通过深度优化模型加载与计算流水线，显著降低推理延迟。该后端直接集成Hugging Face Transformers库，无需手动转换模型格式，同时支持动态批处理、PagedAttention等经典优化。实测表明，在多种主流模型上吞吐量提升2-5倍，且兼容现有生态。

## 关键点

- 原生后端直接加载Hugging Face Transformers模型，无需格式转换。
- 结合PagedAttention与动态批处理，显存利用率与吞吐量双提升。
- 实验显示在LLaMA、Mistral等模型上推理速度提升2-5倍。
- 支持持续批处理（continuous batching）和流式输出，适合生产部署。

## 全文

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

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引用前请核对原文;本文由星际流动整理:https://feed.astralor.com/items/itm_f2a3364a10eb9acc95cebb72