高性能 GPU 服务器
配备顶级 NVIDIA GPU，可支持任意 AI 推理任务。
vLLM 托管：使用 vLLM 本地运行大型语言模型 (LLMs)
vLLM 非常适合需要高性能大型语言模型（LLM）推理引擎的用户。探索 vLLM 托管服务，在这里我们将深入了解 vLLM，作为比 Ollama 更优的替代方案。体验为您量身打造的优化托管解决方案，满足您的各种需求。
选择您的 vLLM 托管方案
鹄望云提供性价比最高的 vLLM GPU 服务器。高性价比的 vLLM 托管非常适合部署您自己的 AI 聊天机器人。请注意，GPU 内存总容量应不少于模型大小的 1.2 倍。
GPU云服务器 - A4000
- 配置： 24核32GB, 独立IP
- 存储： 320GB SSD系统盘
- 带宽： 300Mbps 不限流
- 赠送： 每2周一次自动备份
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 1个独立IP
- 独显： Nvidia RTX A4000
- 显存： 16GB GDDR6
- CUDA核心： 6144
- 单精度浮点： 19.2 TFLOPS
GPU物理服务器 - A5000
- CPU： 24核E5-2697v2*2
- 内存： 128GB DDR3
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB SSD
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显： Nvidia RTX A5000
- 显存： 24GB GDDR6
- CUDA核心： 8192
- 单精度浮点： 27.8 TFLOPS
GPU物理服务器 - A6000
- CPU： 36核E5-2697v4*2
- 内存： 256GB DDR4
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显: Nvidia RTX A6000
- 显存： 48GB GDDR6
- CUDA核心： 10752
- 单精度浮点： 38.71 TFLOPS
vLLM 托管的 6 大核心功能
自由部署任意模型
完全兼容 vLLM 平台，用户可以自由选择并部署模型，包括：DeepSeek-R1、Gemma 3、Phi-4 以及 Llama 3。
完全 Root/管理员权限
拥有完全的 Root/管理员权限后，您可以轻松快速地全面控制您的 vLLM 专用 GPU 服务器。
数据隐私与安全
提供专用服务器，避免与其他用户共享资源，确保您对数据拥有完全控制权。
全天候 24/7 技术支持
7×24 小时在线支持，帮助用户解决从环境配置到模型优化的各类问题。
定制化服务
根据企业需求，我们提供定制化服务器配置及技术咨询服务，以确保资源的最大化利用。
vLLM vs Ollama vs SGLang vs TGI vs Llama.cpp
vLLM 最适合需要高效、实时处理大型语言模型的应用场景。
| 特征 | vLLM | Ollama | SGLang | TGI(HF) | Llama.cpp |
|---|---|---|---|---|---|
| 优化 | GPU (CUDA) | CPU/GPU/M1/M2 | GPU/TPU | GPU (CUDA) | CPU/ARM |
| 性能 | 高 | 中等 | 高 | 中等 | 低 |
| 多 GPU 支持 | ✅ 是 | ✅ 是 | ✅ 是 | ✅ 是 | ❌ 否 |
| 流媒体 | ✅ 是 | ✅ 是 | ✅ 是 | ✅ 是 | ✅ 是 |
| API 服务器 | ✅ 是 | ✅ 是 | ✅ 是 | ✅ 是 | ❌ 否 |
| 内存效率 | ✅ 是 | ✅ 是 | ✅ 是 | ❌ 否 | ✅ 是 |
| 适用场景 | 高性能 LLM 推理，API 部署 | 本地 LLM 运行，轻量级推理 | 多步骤推理编排，分布式计算 | Hugging Face 生态系统 API 部署 | 低端设备推理，嵌入式应用 |
vLLM 托管常见问题
以下是关于 vLLM 托管的一些常见问题（FAQ）：
什么是 vLLM？
vLLM 是一个高性能推理引擎，针对大型语言模型（LLMs）进行了优化，能够实现低延迟和高吞吐量运行。它设计用于高效地在 GPU 服务器上服务模型，在处理多个并发请求时还能降低内存使用量。
托管 vLLM 的硬件要求是什么？
要高效运行 vLLM，您需要：
✅GPU：支持 CUDA 的 NVIDIA GPU（如 A6000、A100、H100、4090）
✅CUDA：版本 11.8 及以上
✅GPU 内存：小模型 16GB+ VRAM，大模型（如 Llama-70B）80GB+
✅存储：推荐 SSD/NVMe 以加快模型加载速度
✅GPU：支持 CUDA 的 NVIDIA GPU（如 A6000、A100、H100、4090）
✅CUDA：版本 11.8 及以上
✅GPU 内存：小模型 16GB+ VRAM，大模型（如 Llama-70B）80GB+
✅存储：推荐 SSD/NVMe 以加快模型加载速度
vLLM 支持哪些模型？
vLLM 支持大多数 Hugging Face Transformer 模型，包括：
✅Meta 的 LLaMA（Llama 2、Llama 3）
✅DeepSeek, Qwen, Gemma, Mistral, Phi
✅代码模型（Code Llama、StarCoder、DeepSeek-Coder）
✅MosaicML 的 MPT、Falcon、GPT-J、GPT-NeoX 等
✅Meta 的 LLaMA（Llama 2、Llama 3）
✅DeepSeek, Qwen, Gemma, Mistral, Phi
✅代码模型（Code Llama、StarCoder、DeepSeek-Coder）
✅MosaicML 的 MPT、Falcon、GPT-J、GPT-NeoX 等
可以在 CPU 上运行 vLLM 吗？
🚫不可以，vLLM 仅针对 GPU 推理优化。如果需要 CPU 推理，请使用 llama.cpp。
vLLM 支持多 GPU 吗？
✅支持，vLLM 可通过 tensor-parallel-size 实现多 GPU 推理。
可以用 vLLM 对模型进行微调吗？
🚫不可以，vLLM 仅用于推理。微调请使用 PEFT（LoRA）、Hugging Face Trainer 或 DeepSpeed。
如何优化 vLLM 以获得更好性能？
✅使用 --max-model-len 限制上下文长
✅使用张量并行 (--tensor-parallel-size) 实现多 GPU
✅对小模型启用量化（4-bit、8-bit）
✅使用高内存 GPU（A100、H100、4090、A6000）
✅使用张量并行 (--tensor-parallel-size) 实现多 GPU
✅对小模型启用量化（4-bit、8-bit）
✅使用高内存 GPU（A100、H100、4090、A6000）
vLLM 支持模型量化吗？
🟠 不直接支持。但可以在运行 vLLM 前使用 bitsandbytes 或 AutoGPTQ 加载量化模型。