<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>VLLM on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/vllm/</link><description>Recent content in VLLM on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 10 Aug 2026 10:11:51 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/vllm/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>vLLM 推理服务入门：PagedAttention 与连续批处理如何提升吞吐</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-08-10-vllm-inference/</link><pubDate>Mon, 10 Aug 2026 10:11:51 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-08-10-vllm-inference/</guid><description>&lt;p>把开源模型从“能在笔记本上跑起来”变成“能稳定服务成百上千个并发用户”，需要专门的推理引擎。&lt;strong>vLLM 是这一领域最流行的开源方案之一，它最初来自学术研究，核心贡献是 PagedAttention 显存管理技术和连续批处理调度&lt;/strong>，让同样的 GPU 能够服务更多请求。理解它的原理，能帮助你更好地部署和调优大模型服务。&lt;/p></description></item></channel></rss>