vLLM-Omni 发布：支持处理文本、图像、音频和视频的多模态推理框架
概述
在近期的一场技术发布会上，vLLM 团队正式推出了 vLLM-Omni。这是一个专为全模态模型设计的推理框架，旨在简化多模态推理流程，并为能够理解和生成各类内容的新一代模型提供强大支持。
核心特点
与传统的文本输入输出模型不同，vLLM-Omni 能够处理多种输入和输出类型，包括：
- 文本
- 图像
- 音频
- 视频
开发背景
vLLM 团队自项目启动以来，一直致力于为大型语言模型提供高效的推理能力，尤其在吞吐量和内存使用方面。随着现代生成式模型超越单一的文本交互，对多样化推理能力的需求日益增长。vLLM-Omni 正是在此背景下诞生，成为首批支持全模态推理的开源框架之一。
技术架构
vLLM-Omni 采用了一种全新的解耦流水线架构，通过重新设计数据流，高效地分配和协调不同阶段的推理任务。
在该架构中，推理请求主要经过三个关键组件：
- 模态编码器：负责将多模态输入转换为向量表示。
- LLM 核心：处理文本生成和多轮对话。
- 模态生成器：用于输出图像、音频或视频内容。
架构优势
这种创新架构为工程团队带来了诸多便利：
- 独立扩展：允许团队在不同阶段独立扩展和设计资源部署。
- 灵活调配：可根据实际业务需求调整资源分配，从而提高整体工作效率。
项目状态
vLLM-Omni 的开源代码和文档现已发布，欢迎开发者参与探索和应用这项新技术。
GitHub 项目地址：vLLM-Omni
本文信息来源于 AIbase Daily，发布于 2025年12月2日。
