Hugging Face 已增强其 vLLM 转换器建模后端，以实现兼容架构的原生推理速度。此更新利用 torch.fx 和 AST 操作在运行时动态融合操作并优化模型图，可媲美自定义编写的 vLLM 实现的性能。这些改进已针对各种 Qwen3 模型进行了基准测试，证明 transformers 后端现在可以提供与 vLLM 原生代码相当的速度，而无需模型作者手动移植其架构。 AI
影响 此次更新显著提高了 vLLM 中 Hugging Face 模型推理的效率，有望加速部署并降低运营成本。
排序理由 对现有推理后端进行更新，以提高性能。
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