Nano-vLLM轻量级高性能大语言模型推理引擎，代码简洁易用部署快

Nano-vLLM：一个轻量级的高性能大语言模型推理引擎

你是否曾经被大语言模型推理框架的复杂性和庞大体积所困扰？Nano-vLLM 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个从头构建的轻量级 vLLM 实现，可以帮助开发者在保持高性能的同时，拥有更简洁、更易理解的代码库。本文将带你全面了解这个潜力新星。

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Nano-vLLM stars数：8180
Nano-vLLM forks数：1005

Nano-vLLM项目目录截图

Nano-vLLM核心亮点

🚀 极致性能：采用前缀缓存、张量并行、Torch编译、CUDA图等优化技术，推理速度与vLLM相当甚至更快。
📖 代码可读性：仅用约1200行Python代码实现，代码结构清晰，便于学习和定制。
⚡ 全面优化套件：集成了多种性能优化技术，包括前缀缓存、张量并行、Torch编译、CUDA图等。
🔧 易于部署：提供简单的安装方式和熟悉的API接口，快速集成到现有项目中。

Nano-vLLM快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 Nano-vLLM：

1. 安装：

   pip install git+https://github.com/GeeeekExplorer/nano-vllm.git

2. 下载模型：

   huggingface-cli download --resume-download Qwen/Qwen3-0.6B \
   --local-dir ~/huggingface/Qwen3-0.6B/ \
   --local-dir-use-symlinks False

3. 运行第一个推理：

   from nanovllm import LLM, SamplingParamsllm = LLM("/YOUR/MODEL/PATH", enforce_eager=True, tensor_parallel_size=1)
   sampling_params = SamplingParams(temperature=0.6, max_tokens=256)
   prompts = ["Hello, Nano-vLLM."]
   outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
   print(outputs[0]["text"])
   

Nano-vLLM应用场景

场景一：离线推理部署：开发者可以在资源受限的环境中部署大语言模型，实现高效的离线推理服务。
场景二：研究与学习：研究人员和学生可以通过阅读简洁的代码实现，深入理解大语言模型推理的底层原理。
场景三：边缘计算：在边缘设备上运行大语言模型，为移动应用和IoT设备提供智能语言处理能力。
场景四：快速原型开发：开发者可以快速搭建和测试大语言模型应用，加速产品迭代周期。

性能表现：在RTX 4070笔记本电脑（8GB显存）上测试Qwen3-0.6B模型，Nano-vLLM在处理256个序列时，吞吐量达到1434.13 tokens/s，略优于原版vLLM的1361.84 tokens/s。

Nano-vLLM链接

GeeeekExplorer / nano-vllm项目地址：https://github.com/GeeeekExplorer/nano-vllm

本文地址：https://www.tgoos.com/22217