English(EN) How I Self-Host vLLM on Cloud GPUs for Sub-180ms Inference (And Saved 45% on Costs)

使用 vLLM 自托管 LLM，云 GPU 成本节省 45%

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-28 18:25

本指南详细介绍了 2026 年在云 GPU 上使用 vLLM 自托管 LLM 的生产设置，旨在降低自主 AI 代理系统的成本。作者强调了 vLLM 相对于 TGI、SGLang 和 Ollama 等替代方案的优势，重点介绍了其 OpenAI 兼容 API、原生前缀缓存和结构化输出功能。讨论的关键技术包括用于高效 KV 缓存管理的 PagedAttention 和用于更快推理的 EAGLE-3 投机解码，成本分析表明 RunPod Community Cloud 上的 RTX 4090 GPU 可节省大量成本。 AI

影响使代理系统能够经济高效地自托管 LLM，从而可能加速定制 AI 解决方案的采用。

排序理由本文提供了关于使用 vLLM 自托管 LLM 以节省成本的技术指南，属于工具和基础设施优化类别，而不是新的模型发布或重大的行业事件。

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Shubhanshu Shrimali · 2026-08-28 18:25

我如何在云GPU上自托管vLLM以实现低于180毫秒的推理（并节省了45%的成本）

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