vllm 团队正式推出vllm-omni：这是 vllm 生态迈向“全模态（omni-modality）”时代的重要里程碑，专为新一代具备视觉感知、语音理解、多轮对话与多媒介生成能力的模型打造的高性能推理框架。
自诞生以来，vLLM 始终聚焦于为大语言模型（LLM）提供高吞吐、低显存占用的推理解决方案。然而，当前的生成式 AI 模型早已突破“文本到文本”的单一范式：现代模型能够同时处理和生成文本、图像、音频乃至视频内容，其底层架构也从单一的自回归模型，演变为融合编码器、语言模型、扩散模型等异构模块的复杂系统。
vLLM-Omni 是首批支持“全模态”模型推理的开源框架之一，它将 vLLM 在文本推理方面的卓越性能，成功拓展至多模态与非自回归推理场景。
vLLM-Omni 并非在原有 vLLM 架构之上简单叠加功能层，而是从数据流（data flow）的本质出发，对整个推理流程进行了重构。它引入了一套完全解耦的流水线架构，使得各个处理阶段可以独立分配资源，并通过统一调度机制高效协同。
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在此架构下，一个全模态推理请求通常会经过以下三类核心组件：
- 模态编码器（Modality Encoders）：负责将来自不同模态的输入（如图像、语音）高效编码为向量或中间表示，例如 ViT 视觉编码器、Whisper 语音编码器等。
- LLM 核心（LLM Core）：基于 vLLM 的自回归引擎，承担文本生成、语义理解和多轮对话逻辑，可集成一个或多个语言模型。
- 模态生成器（Modality Generators）：用于生成非文本内容的解码头，如基于 DiT 的图像扩散模型、音频合成模型等。
这些组件并非简单的串行连接，而是在 vLLM-Omni 的调度中枢协调下，跨 GPU 或跨节点并行协作。对于实际部署的工程团队而言，这意味着：
- 各阶段可独立进行扩缩容与拓扑优化；
- 能根据实际负载瓶颈（如图像生成延迟或文本推理压力）动态调整资源配置；
- 支持在不改动整体结构的前提下灵活替换任一组件（例如升级至更先进的视觉编码器）。
代码与文档：
GitHub 仓库：https://www.php.cn/link/e12612acc5951b13ed502266385b8108
文档站点：https://www.php.cn/link/1f59187dda99471222b710b5b3a39a3e
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