近日，vLLM 团队在一场备受瞩目的技术发布会上正式发布了全新框架——vLLM-Omni，这是一款专为全模态模型设计的推理框架。该框架的推出标志着多模态推理领域迈出了重要一步，旨在简化复杂的多模态推理流程，为新一代能够理解并生成文本、图像、音频及视频等多种形式内容的智能模型提供强大支撑。
与传统的文本输入输出模型截然不同，vLLM-Omni 拥有处理多元化内容的能力，能够无缝应对多种输入输出类型。自项目启动以来，vLLM 团队始终致力于提升大型语言模型（LLM）的推理效率，特别是在吞吐量和显存使用方面取得了显著成果。然而随着现代生成模型的快速发展，单一文本交互已无法满足日益多样化的推理需求，全模态推理逐渐成为行业趋势。正是在这样的背景下，vLLM-Omni 应运而生，成为首批支持全模态推理的开源框架之一。
vLLM-Omni 采用了一种创新的解耦流水线架构，通过重新设计数据流，实现了不同阶段推理任务的高效分配与协调。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 核心则专注于文本生成和多轮对话处理，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，为工程团队带来了诸多便利，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灵活调整资源分配，从而显著提高整体工作效率。
GitHub 代码库：https://github.com/vllm-project/vllm-omni
划重点：
🌟 vLLM-Omni 是一款全新的推理框架，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，大幅提高了推理效率，并允许针对不同任务进行资源优化。
📚 开源代码和文档已全面上线，诚邀开发者参与这一新技术的探索与应用。
