GPUStack

本文基于 Qwen3.5 在 H100/H200 上的实测，分析 vLLM performance-mode 的实际作用。结果表明，它并非独立提速手段，而是结合量化、cache 等优化

随着多模态和智能体能力逐渐成为大模型的标配，如何在本地环境中高效部署正在成为越来越多开发者关注的重点。近期，Gemma 4 正式发布，模型能力对标 Qwen 3.5，在推理能力、多模态支持以及工具调用

在昇腾（Ascend）生态中，vLLM 等推理引擎在生成类任务中表现出色，已被广泛采用。而在 Embedding 与 Reranker 等检索相关场景下，mis-tei 作为专用推理组件

会议主题 本次 GPUStack、OpenBMB 和 SGLang 社区联合举办的线下 Meetup，我们将围绕大模型部署中的关键挑战展开分享，重点探讨异构 GPU 管理与推理效率优化等核心痛点

会议主题 本次 GPUStack、OpenBMB 和 SGLang 社区联合举办的线下 Meetup，我们将围绕大模型部署中的关键挑战展开分享，重点探讨异构 GPU 管理与推理效率优化等核心痛点

会议主题 本次 GPUStack、OpenBMB 和 SGLang 社区联合举办的线下 Meetup，我们将围绕大模型部署中的关键挑战展开分享，重点探讨异构 GPU 管理与推理效率优化等核心痛点

GPUStack 2.1.0 正式新增对阿里 PPU（平头哥）的支持，在 PPU 平台上实现 vLLM / SGLang 多版本切换、高性能模型推理、AI 网关访问控制、监控运营等企业级 MaaS

通过选择 GPU 类型、计算框架版本、推理后端、服务器架构等条件，动态生成对应的 GPUStack 容器镜像列表，并提供镜像准备与离线部署参考命令。

通过 GPUStack 提供高效的模型部署与管理能力，并将模型接入 MaxKB，即可轻松构建具备知识库检索 + 智能问答能力的 AI 助手。