vLLM-Omni開源:把擴散模型、ViT、LLM塞進一條流水線，多模態推理一次跑完

vLLM團隊發佈首個“全模態”推理框架vLLM-Omni，將文本、圖像、音頻、視頻的統一生成從概念驗證變成可落地代碼。新框架已上線GitHub與ReadTheDocs，開發者可立即pip安裝並調用。

解耦流水線架構

- 模態編碼器:ViT、Whisper等負責把視覺、語音轉爲中間特徵

- LLM核心:繼續沿用vLLM自迴歸引擎，承擔思考、規劃與對話

- 模態生成器:DiT、Stable Diffusion等擴散模型解碼輸出，支持圖像、音頻、視頻同步生成

框架把三段組件視爲獨立微服務，可在不同GPU或節點間調度，資源按需彈性伸縮——圖像生成高峯時橫向擴容DiT，文本推理低谷時收縮LLM，顯存利用率提升最高40%。

性能與兼容性

vLLM-Omni提供Python裝飾器@omni_pipeline，三行代碼即可把原有單模態模型拼裝成多模態應用。官方基準顯示，在8×A100集羣運行10億參數“文本+圖像”模型，吞吐比傳統串行方案提高2.1倍，端到端延遲下降35%。

開源與路線圖

GitHub倉庫已放出完整示例與Docker Compose腳本，支持PyTorch2.4+和CUDA12.2。團隊透露，2026Q1將加入視頻DiT與語音Codec模型，並計劃提供Kubernetes CRD，方便企業在私有云一鍵部署。

行業觀點

業內人士認爲，vLLM-Omni把異構模型納入同一數據流，有望降低多模態應用落地門檻，但不同硬件間的負載均衡與緩存一致性仍是生產環境挑戰。隨着框架逐漸成熟，AI初創公司可更便宜地構建“文本-圖像-視頻”統一平臺，而不必分別維護三條推理鏈路。

項目地址：https://github.com/vllm-project/vllm-omni