vLLM in Practice (Paperback)
Langue : anglais
Edité par Independently Published, 2026
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Etats-UnisGrand Eagle Retail
Vendeur AbeBooks depuis 12 octobre 2005
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Paperback. This book provides a clear and practical introduction to working with vLLM, a modern framework designed for efficient large language model inference and serving. Written for developers, engineers, and technical practitioners, it focuses on building a strong understanding of how to deploy and optimize models in real-world environments.Starting with the fundamentals of large language model inference, the book explains how vLLM improves throughput and memory efficiency through advanced scheduling and execution strategies. Readers will explore core concepts such as tokenization pipelines, batching techniques, and latency optimization, all presented in a structured and accessible manner.As the material progresses, the focus shifts toward hands-on implementation. You will learn how to configure vLLM for different workloads, integrate it into existing systems, and manage performance across a variety of deployment scenarios. Practical examples illustrate how to balance resource usage with responsiveness, making it easier to build scalable AI-powered applications.The book also addresses important operational considerations, including monitoring, debugging, and maintaining reliability in production systems. By the end, readers will have a solid foundation for using vLLM effectively, whether for experimentation, prototyping, or full-scale deployment.This guide is intended for those who want a focused, technically grounded resource without unnecessary complexity, providing a reliable pathway into modern LLM serving workflows. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de réf. du vendeur 9798253923054
- Titre
- vLLM in Practice (Paperback)
- Auteur
- Kairo Corvin
- Éditeur
- Independently Published
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- new
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798253923054
Starting with the fundamentals of large language model inference, the book explains how vLLM improves throughput and memory efficiency through advanced scheduling and execution strategies. Readers will explore core concepts such as tokenization pipelines, batching techniques, and latency optimization, all presented in a structured and accessible manner.
As the material progresses, the focus shifts toward hands-on implementation. You will learn how to configure vLLM for different workloads, integrate it into existing systems, and manage performance across a variety of deployment scenarios. Practical examples illustrate how to balance resource usage with responsiveness, making it easier to build scalable AI-powered applications.
The book also addresses important operational considerations, including monitoring, debugging, and maintaining reliability in production systems. By the end, readers will have a solid foundation for using vLLM effectively, whether for experimentation, prototyping, or full-scale deployment.
This guide is intended for those who want a focused, technically grounded resource without unnecessary complexity, providing a reliable pathway into modern LLM serving workflows.
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Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
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Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
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