vLLM-Omni 发布：可以处理文本、图像、音频和视频

在近日举行的技术发布会上，vLLM 团队正式推出了 vLLM-Omni，这是一个面向全模态（omni-modality）模型的推理框架。这一新框架旨在简化多模态推理的过程，并为新一代能够理解和生成多种形式内容的模型提供强有力的支持。与传统的文本输入输出模型不同，vLLM-Omni 可以处理文本、图像、音频和视频等多种输入输出类型。

自项目启动以来，vLLM 团队一直致力于为大型语言模型（LLM）提供高效的推理能力，尤其是在吞吐量和显存使用方面。然而，现代的生成模型已经超越了单一的文本交互，需求多样化的推理能力逐渐成为趋势。vLLM-Omni 正是在这一背景下应运而生，它是首批支持全模态推理的开源框架之一。

vLLM-Omni 采用了一种全新的解耦流水线架构，通过对数据流的重新设计，能够高效地将不同阶段的推理任务进行分配和协调。在这一架构中，推理请求主要经过三类关键组件:模态编码器、LLM 核心和模态生成器。模态编码器负责将多模态输入转换为向量表示，LLM 核心则处理文本生成和多轮对话，而模态生成器则用于输出图像、音频或视频内容。

这一创新架构的推出，将为工程团队带来诸多便利，允许他们在不同阶段进行独立的资源扩展与部署设计。此外，团队可以根据实际业务需求调整资源分配，从而提高整体工作效率。

GitHub :https://github.com/vllm-project/vllm-omni

划重点:

🌟 vLLM-Omni 是一个全新的推理框架，支持多模态模型处理文本、图像、音频和视频等多种内容。  

⚙️ 该框架采用解耦流水线架构，提高了推理效率，并允许针对不同任务进行资源优化。  

📚 开源代码和文档已上线，欢迎开发者参与这一新技术的探索与应用。