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 un LLM en production derrière une API 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-apiSans 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 configure vLLM pour servir un modèle sur un ou plusieurs GPU, choisit la quantification et le parallélisme, puis vérifie l'API avec le SDK OpenAI. Il peut aussi préparer un test de charge simple.
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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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : démarrage, requêtes avec le SDK OpenAI et déploiement en production
- references/ : optimisation, quantification, déploiement serveur et dépannage
Pour qui
- Vous voulez une API interne de modèle ouvert avec un débit élevé
- Un modèle de 30 à 70 milliards de paramètres doit tourner sur plusieurs GPU
Pas pour qui
Étiquettes
- vllm
- llm
- inférence
- gpu
- api openai
À propos
Vous dites
« Déploie ce modèle quantifié en FP8 sur deux GPU, avec une API compatible OpenAI. »
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 un LLM en production derrière une API compatible OpenAI
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/optimization.md5,6 Ko
- references/quantization.md6,6 Ko
- references/server-deployment.md5,1 Ko
- references/troubleshooting.md8,8 Ko
- SKILL.md9,1 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- Orchestra Research
- Source
- github.com/nousresearch/hermes-agent/tree/0c74cc682dc81bf78b78a1737b3ee77a820ccb79/optional-skills/mlops/inference/serving-llms-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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