GPUStack

最近，推理引擎领域出现了两件具有标志意义的事件：vLLM 和 SGLang 相继走向公司化。vLLM 核心团队成立 Inferact，完成 1.5 亿美元融资，估值达 8 亿美元。

通过 n8n 接入 GPUStack 本地模型，构建一个自动抓取 RSS、生成摘要并邮件推送的 AI 资讯助手。全流程本地运行，零 API 成本，数据不出域，快速体验私有化 AI 自动化。

GPUStack v2 自定义后端功能实战！本文以 MinerU 为例，手把手教你快速接入并运行超强 PDF 解析工具，轻松构建私有化文档提取服务。

相比于未优化的 vLLM 基线，经过针对性调优的 DeepSeek-V3.2 在 NVIDIA H200 集群上实现了 57.8% 至 153.6% 的吞吐量提升。

GPUStack v2 以高性能推理与生产级稳定性为核心演进方向，对整体架构进行了全面重构，实现了组件间的灵活解耦，并对多推理引擎和异构算力进行了深度优化，充分释放推理引擎在吞吐、延迟与并发方面的性能

在大模型推理的下半场，GPUStack v2 不再是简单的模型服务平台，而是高性能推理生态的协调者与赋能者。

百度发布0.9B的PaddleOCR-VL模型登顶SOTA！来看如何通过GPUStack高效推理部署，体验行业顶尖的OCR文档解析模型。

昇腾多机推理太复杂？易出错？试试 GPUStack。通过 GPUStack 快速在昇腾上丝滑运行 MindIE 分布式推理

基于开源大模型服务平台 GPUStack 与自定义安装的 vLLM 版本完成 GPT OSS 系列模型的生产部署推理。并对比 Ollama 与 vLLM 在生产并发场景下的吞吐性能差异。