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--- *最新消息* 🔥 - [Coming Soon🏃] 适配vLLM [v0.8.3](https://github.com/vllm-project/vllm/releases/tag/v0.8.3)，新增支持vLLM V1架构、Qwen3大模型。 - [2025/04] 完成vLLM [v0.7.3](https://github.com/vllm-project/vllm/releases/tag/v0.7.3)适配，新增支持Automatic Prefix Caching、Chunked Prefill、Multi-step Scheduling、MTP等特性。联合openEuler社区和上海交通大学，实现DeepSeek全栈开源单机推理部署，你可以在[这里](https://www.openeuler.org/zh/news/openEuler/20240421-jd/20240421-jd.html)阅读详细报道。 - [2025/03] 完成vLLM [v0.6.6.post1](https://github.com/vllm-project/vllm/releases/tag/v0.6.6.post1)适配，支持采用vllm.entrypoints部署基于MindSpore的DeepSeek-V3/R1、Qwen2.5等大模型推理服务。联合openEuler社区和北京大学，发布全栈开源DeepSeek推理方案，你可以在[这里](https://news.pku.edu.cn/xwzh/e13046c47d03471c8cebb950bd1f4598.htm)阅读详细报道。 - [2025/02] MindSpore社区正式创建了[mindspore/vllm-mindspore](https://gitee.com/mindspore/vllm-mindspore)代码，旨在将MindSpore大模型推理能力接入vLLM。 --- # 简介 vLLM Mindspore插件（`vllm-mindspore`）是一个由[MindSpore社区](https://www.mindspore.cn/)孵化的vLLM后端插件。其旨在将基于Mindspore构建的大模型推理能力接入[vLLM](https://github.com/vllm-project/vllm)，从而有机整合Mindspore和vLLM的技术长板，提供全栈开源、高性能、易用的大模型推理解决方案。 vLLM MindSpore插件以将Mindspore大模型接入vLLM，并实现服务化部署为功能目标。其遵循以下设计原则： - 接口兼容：支持vLLM原生的API和服务部署接口，避免新增配置文件或接口，降低用户学习成本和确保易用性。 - 最小化侵入式修改：尽可能避免侵入式修改vLLM代码，以保障系统的可维护性和可演进性。 - 组件解耦：最小化和规范化MindSpore大模型组件和vLLM服务组件的耦合面，以利于多种MindSpore大模型套件接入。 基于上述设计原则，vLLM MindSpore采用如下图所示的系统架构，分组件类别实现vLLM与Mindspore的对接： - 服务化组件：通过将LLM Engine、Scheduler等服务化组件中的PyTorch API调用映射至MindSpore能力调用，继承支持包括Continuous Batching、PagedAttention在内的服务化功能。 - 大模型组件：通过注册或替换模型、网络层、自定义算子等组件，将MindSpore Transformers、MindSpore One等MindSpore大模型套件和自定义大模型接入vLLM。  vLLM MindSpore采用vLLM社区推荐的插件机制，实现能力注册。未来期望遵循[[RPC] Multi-framework support for vllm](https://gitee.com/mindspore/vllm-mindspore/issues/IBTNRG)所述原则。 # 环境准备 - 硬件：Atlas 800I A2推理服务器，或Atlas 800T A2推理服务器，已安装必要的驱动程序，并可连接至互联网 - 操作系统：openEuler或Ubuntu Linux - 软件： - Python >= 3.9, < 3.12 - CANN >= 8.0.0.beta1 - MindSpore (与vllm-mindspore版本配套) - vLLM (与vllm-mindspore版本配套) # 快速体验 请查看[快速体验](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/docs/vllm_mindspore/docs/source_zh_cn/getting_started/quick_start/quick_start.md)和[安装指南](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/docs/vllm_mindspore/docs/source_zh_cn/getting_started/installation/installation.md)了解更多。 # 贡献 请参考 [CONTRIBUTING](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/docs/vllm_mindspore/docs/source_zh_cn/developer_guide/contributing.md) 文档了解更多关于开发环境搭建、功能测试以及 PR 提交规范的信息。 我们欢迎并重视任何形式的贡献与合作，请通过[Issue](https://gitee.com/mindspore/vllm-mindspore/issues)来告知我们您遇到的任何Bug，或提交您的特性需求、改进建议、技术方案。 # SIG组织 - 欢迎加入LLM Infercence Serving，参与开源项目共建和产业合作：[https://www.mindspore.cn/community/SIG](https://www.mindspore.cn/community/SIG) - SIG例会，双周周五或周六晚上，20:00 - 21:00 (UTC+8, [查看您的时区](https://dateful.com/convert/gmt8?t=15))