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Native-speed vLLM transformers modeling backend — Hugging Face 推出 vLLM 后端，让 Transformers 模

Hugging Face 推出 vLLM 后端，让 Transformers 模型推理速度提升数倍。

2026-07-08原文

本文为要点摘要，完整细节以原文为准。

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vLLM 后端加速 Transformers 推理

vLLM 后端利用 PagedAttention 和连续批处理，显著提高吞吐量，减少显存占用。这意味着开发者无需修改模型代码即可获得接近原生 vLLM 的性能。
该后端支持 Hugging Face 生态中的大多数模型，包括 LLaMA、Mistral 等，并自动处理模型转换。开发者可以无缝迁移现有推理流程，降低部署成本。
与原生 Transformers 相比，vLLM 后端在长序列生成场景下速度提升可达 5-10 倍，且保持输出质量不变。这对需要高吞吐的聊天机器人、代码生成等应用至关重要。

原文：Native-speed vLLM transformers modeling backend · 作者 Hugging Face

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vLLM 后端加速 Transformers 推理

vLLM 后端利用 PagedAttention 和连续批处理，显著提高吞吐量，减少显存占用。这意味着开发者无需修改模型代码即可获得接近原生 vLLM 的性能。
该后端支持 Hugging Face 生态中的大多数模型，包括 LLaMA、Mistral 等，并自动处理模型转换。开发者可以无缝迁移现有推理流程，降低部署成本。
与原生 Transformers 相比，vLLM 后端在长序列生成场景下速度提升可达 5-10 倍，且保持输出质量不变。这对需要高吞吐的聊天机器人、代码生成等应用至关重要。

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