serving-llms-vllm
Disponibiliza LLMs com alto rendimento (throughput) usando o PagedAttention do vLLM e batching contínuo. Usar ao fazer o deployment de APIs de LLM de produção, otimizar a latência/rendimento de inferência ou servir modelos com memória GPU…
- Skills
- Investigação em IA
- 2
Para que serve e como usar
Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.
- Instale a skill (comando acima).
- No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
- Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.
Instalar (Claude Code)
mkdir -p .claude/skills/serving-llms-vllm && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__serving-llms-vllm.md -o .claude/skills/serving-llms-vllm/SKILL.mdCole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.
Conteúdo
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name: serving-llms-vllm
description: Serves LLMs with high throughput using vLLM's PagedAttention and continuous batching. Use when deploying production LLM APIs, optimizing inference latency/throughput, or serving models with limited GPU memory. Supports OpenAI-compatible endpoints, quantization (GPTQ/AWQ/FP8), and tensor parallelism.
version: 1.0.0
author: Orchestra Research
license: MIT
tags: [vLLM, Inference Serving, PagedAttention, Continuous Batching, High Throughput, Production, OpenAI API, Quantization, Tensor Parallelism]
dependencies: [vllm, torch, transformers]
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# vLLM - Hig
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