自然语言处理，是当今最热门的研究领域之一。而在 NLP 中，语言模型是其中最为基础、最为核心的技术之一。言简意赅地来说，语言模型就是为了使机器能够理解自然语言而开发出来的一种技术。而在众多的语言模型之中，LSTM 和 Transformer 模型是应用最广泛、最受欢迎的两种模型之一。
说起 NLP，相信很多人都会想到深度学习框架中的 Transformer 模型。而在 Transformer 模型当中，HuggingFace Transformers 也是最受欢迎的语言模型框架之一。不过，今天我想和大家分享的是一款比 HuggingFace Transformers 更快的语言模型框架，那就是 vLLM。
vLLM 是一个基于 LSTM 模型的开放式语言模型。相比于 HuggingFace Transformers，vLLM 最大的优点就是速度。在计算速度上，vLLM 比 HuggingFace Transformers 快了整整 24 倍。而在具体的使用过程中，vLLM 也是非常易用的。只需简单的几步操作，就可以轻松地使用 vLLM 完成各种语言处理任务。
此外，vLLM 还有着其他很多令人称道的特点。例如，它可以根据输入自动调整模型的大小，使得模型的运行效率得到进一步的提升。同时，vLLM 的压缩技术也是非常出色的，在不损失模型质量的前提下，可以把模型大小压缩到仅有 HuggingFace Transformers 的 1/4 大小。
在使用 vLLM 进行自然语言处理时，我们可以很容易地调用它的 API 接口来进行相应的操作。几乎任何熟悉 Python 编程语言的开发者都可以很快地上手使用 vLLM。而在使用 vLLM 进行语言模型训练时，我们还可以使用它提供的多种优化器算法来进一步提高模型的性能。
毫无疑问，vLLM 是一个非常优秀、非常值得大家关注的语言模型框架。无论是在速度、易用性、性能优化等方面，vLLM 都比其他常见的语言模型框架要更加强大和出色。如果你是一名 NLP 研究者或开发者，那么不妨考虑试用一下 vLLM，相信你会有一个全新的体验。
了解更多有趣的事情：https://blog.ds3783.com/