轻量级vLLM实现Nano-vLLM，专注高效离线推理，速度媲美vLLM，代码简

轻量级vLLM实现Nano-vLLM，专注高效离线推理，速度媲美vLLM，代码简洁，仅约1200行Python，便于阅读和二次开发。集成前缀缓存、张量并行、Torch编译、CUDA图优化等多种性能提升技术，支持快速大规模语言模型推理。安装简单，pip一键安装即可启动。支持通过huggingface CLI下载模型权重，API设计兼容vLLM，仅在生成接口上有细微差异，方便无缝切换。适合研究者和开发者使用，RTX 4070等硬件测试下推理效率优异，开源MIT许可，源码托管于GitHub，社区活跃，欢迎试用和贡献。项目地址：github.com/GeeeekExplorer/nano-vllm主要特点：- 高效离线推理，性能稳定且快速- 代码结构清晰，易于理解和扩展- 多种优化技术加速推理过程- 兼容vLLM接口，便于迁移- 支持PyTorch生态，方便集成现有项目适用场景包括NLP模型推理、Transformer大模型加速等，特别适合需要轻量化、高性能推理方案的开发需求。