vLLM-Omni 上线：支持文本、图片、音频和视频的多模态推理框架

在近日举办的技术发布会上，vLLM 团队正式宣布推出全新的 vLLM-Omni 推理框架。这款框架面向全模态（omni-modality）模型，目标是简化多模态 AI 推理流程，并为能够理解和生成多种形式内容的新一代模型提供强大支撑。与传统只能处理文本的模型不同，vLLM-Omni 能够同时应对文本、图片、音频乃至视频等多种输入和输出形式。

自从项目启动以来，vLLM 团队一直专注于为大型语言模型（LLM）提供高效的推理能力，尤其是在提升吞吐量和降低显存占用方面。如今，生成式 AI 的应用场景早已不局限于单纯的文字交互，对多模态的推理支持需求越来越迫切。正是在这样的背景下，vLLM-Omni 应运而生，成为少数首批支持全模态推理的开源解决方案之一。

vLLM-Omni 引入了一种全新的解耦流水线架构，通过重新设计数据流，让不同环节的推理任务能够高效分配与协作。在这一架构中，推理流程主要由三大核心组件组成：模态编码器、LLM 核心以及模态生成器。模态编码器负责将各类输入数据转化为向量表示，LLM 核心处理文字生成与多轮对话，而模态生成器则用于输出图片、音频或视频的最终内容。

这种创新架构为工程团队带来了更灵活的开发体验，让他们可以在不同模块独立扩展和部署资源。这样不仅能根据业务需求灵活调整，还能让整体工作效率大幅提升。

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

划重点:

🌟 vLLM-Omni 是面向多模态模型的全新推理框架，可处理文本、图片、音频和视频等多种数据形式。  

⚙️ 采用解耦流水线架构，提升了推理性能，并支持针对不同任务的资源优化。  

📚 代码和文档已全面开源，欢迎开发者尝试、探索并进行应用创新。