GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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- 103103 sauvegardes
Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Servir un LLM en production avec vLLM v1.0.0
Utilisez cette ressource pour déployer une API de LLM à haut débit compatible OpenAI
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install vllm-llm-serving-2Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent vous guide pour installer vLLM, lancer un serveur compatible OpenAI, puis choisir la quantification et le parallélisme tensoriel selon votre GPU. Vous obtenez les commandes de déploiement, un exemple de test de charge et une configuration Docker.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- MIT
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- Codex
- Cursor
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : démarrage rapide, requêtes avec le SDK OpenAI et workflows de déploiement
- references/optimization.md, quantization.md, server-deployment.md et troubleshooting.md : optimisation, quantification et dépannage
Pour qui
- Vous voulez exposer un modèle via une API compatible OpenAI
- Vous servez beaucoup de requêtes avec une mémoire GPU limitée
Pas pour qui
Étiquettes
- inférence
- api
- vllm
- gpu
À propos
Vous dites
« Déploie Llama 3 8B sur mon GPU avec une API compatible OpenAI et un test de charge. »
Skill publiée par Orchestra Research sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de déployer une API de LLM à haut débit compatible OpenAI
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/optimization.md5,9 Ko
- references/quantization.md6,9 Ko
- references/server-deployment.md5,4 Ko
- references/troubleshooting.md9,3 Ko
- SKILL.md9,2 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- Orchestra Research
- Source
- github.com/orchestra-research/ai-research-skills/tree/773a52944ba4747a18bd4ae9ade53fff041adcbc/12-inference-serving/vllm
- Licence
- MIT
Notice
« serving-llms-vllm » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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