GitHub 仓库发布 vLLM 部署 Qwen3-VL-4B 推理方案
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GitHub 仓库发布 vLLM 部署 Qwen3-VL-4B 推理方案
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AI 综述
GitHub 仓库 wahyudwi99/LLM-inference 提供了在单张 NVIDIA GPU 的 Linux 环境下，通过 vLLM 运行 Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct 的最小推理设置，经 OpenAI 兼容 API 支持文本及文本+图片请求。整套流程通过 Makefile 执行。 硬件要求方面，4B 模型的 BF16 权重约 8 GB，建议 16-24 GB 显存且 GPU 支持 BF16（compute capability ≥ 8.0），基线镜像为 vllm/vllm-openai:v0.11.0。仓库不含微调、量化、并发 benchmark 等内容，且代码标注为未经实际测试。
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最新进展11月3日 20:25
LLM-inference 仓库：用 vLLM 部署 Qwen3-VL-4B-Instruct 的最小推理设置指南报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- GitHub · 灵魂体仓库LLM-inference 仓库：用 vLLM 部署 Qwen3-VL-4B-Instruct 的最小推理设置指南
GitHub 仓库 wahyudwi99/LLM-inference 提供在单张 NVIDIA GPU 的 Linux 环境下通过 vLLM 运行 Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct 的最小设置，经 OpenAI 兼容 API 支持文本及文本+图片请求。基线镜像为 vllm/vllm-openai:v0.11.0，4B 模型 BF16 权重约 8 GB，建议 16-24 GB 显存且 GPU 支持 BF16（compute capability ≥ 8.0）。整套流程通过 Makefile 执行，代码未经实际测试，不含微调、量化、并发 benchmark 等内容。
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