vLLM-Omni是vLLM团队推出的全模态框架，扩展了原vLLM的文本处理能力，支持图像、视频和音频等多种模态。它采用非自回归架构和异构输出技术，具有高效缓存管理、流水线并行执行等优势。该框架易用性强，兼容Hugging Face热门模型，提供标准API接口，支持分布式推理。文章详细介绍了安装方法和离线/在线推理示例，为开发者提供了全模态大模型部署的完整解决方案。

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但是部署多模态，尤其是最近 N 多全模态大模型，vLLM 就有点捉襟见肘了

vllm-project 团队开源了一个新框架——vLLM-Omni

vLLM-Omni

1. 什么是 vLLM-Omni？ 最初，vLLM 是为大规模语言模型（LLM）的文本生成任务量身定制的。
   然而，随着需求演进，vLLM-Omni 将其能力扩展到了更广阔的领域：
   • 全模态支持：它不仅能处理文本，还支持图像、视频和音频数据。 • 非自回归架构：除了支持传统的自回归模型，它还扩展支持了DiT和其他并行生成模型。 • 异构输出**：能够实现从传统文本生成到各种多模态输出的跨越。
2. 核心技术优势：为什么它如此之快？ • 高效的缓存管理：继承并优化了 vLLM 的 KV 缓存管理机制。 • 流水线并行执行：通过阶段执行的重叠（overlapping）来实现高吞吐量性能。 • 灵活的资源调度：基于 OmniConnector 的全解耦架构，支持跨阶段的动态资源分配。 **高性能 (Performance)**：利用流水线阶段执行来重叠计算，确保高吞吐量性能。当一个阶段在处理时，其他阶段不会闲置。

vLLM-Omni 和 Hugging Face Transformers 对比，展示了在全模态服务中的效率提升。

3. 易用性与生态兼容性 对于开发者而言，vLLM-Omni 极易上手且高度兼容，如果你会用 vLLM，你就会用 vLLM-Omni： • 无缝集成：支持 Hugging Face 上最热门的开源模型，例如 Qwen-Omni 和 Qwen-Image。 • 标准接口：提供与 OpenAI 兼容的 API 服务器，极大降低了集成成本。 • 分布式推理：支持张量并行、流水线并行、数据并行以及专家并行（EP）。 • 开发语言：该项目主要由 Python (98.5%) 编写，方便社区进行二次开发和贡献。

vLLM-Omni 是首批支持全模态模型服务的开源框架之一，它将 vLLM 卓越的性能扩展到了多模态和非自回归推理的世界。

目前支持的模型

N 卡上阿里 Qwen 能打的多模态模型及户全都支持，华为 NPU 也支持，只是可用模型较少

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安装 vllm-omni

推荐使用 uv 进行环境管理

uv venv --python 3.12 --seedsource .venv/bin/activateuv pip install vllm==0.12.0 --torch-backend=autouv pip install vllm-omni

内网部署的话，Docker 是必须的

镜像下载：https://hub.docker.com/r/vllm/vllm-omni

docker run --runtime nvidia --gpus 2 \    -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \    --env "HF_TOKEN=$HF_TOKEN" \    -p 8091:8091 \    --ipc=host \    vllm/vllm-omni:v0.11.0rc1 \    --model Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct --port 8091

使用方法：离线推理

以下是使用 Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo 模型进行文生图的简单示例：

from vllm_omni.entrypoints.omni import Omni if __name__ == "__main__":     # 初始化 Omni 模型    omni = Omni(model="Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo")         prompt = "a cup of coffee on the table"         # 生成图像    images = omni.generate(prompt)         # 保存结果    images[0].save("coffee.png")

也可以直接命令行

python text_to_image.py \  --model Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo \  --prompt "a cup of coffee on the table" \  --seed 42 \  --cfg_scale 4.0 \  --num_images_per_prompt 1 \  --num_inference_steps 50 \  --height 1024 \  --width 1024 \  --output outputs/coffee.png

使用方法：在线推理

启动脚本：

vllm serve Qwen/Qwen-Image --omni --port 8091

Method 1: curl 调用 API

curl -s http://localhost:8091/v1/chat/completions \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "messages": [      {"role": "user", "content": "A beautiful landscape painting"}    ],    "extra_body": {      "height": 1024,      "width": 1024,      "num_inference_steps": 50,      "true_cfg_scale": 4.0,      "seed": 42    }  }' | jq -r '.choices[0].message.content[0].image_url.url' | cut -d',' -f2 | base64 -d > output.png

Method 2: Python Client 调用

python openai_chat_client.py --prompt "A beautiful landscape painting" --output output.png

Method 3: 使用 Gradio Demo¶

官方还提供了 Gradio 实现的前端

#https://github.com/vllm-project/vllm-omnipython gradio_demo.py

然后浏览器访问 http://localhost:7860

完成脚本：https://github.com/vllm-project/vllm-omni/blob/main/examples/online_serving/text_to_image/gradio_demo.py

最后，官方还提供了一系列实用教程，涉及文生图、图生图、全模态等等：

https://docs.vllm.ai/projects/vllm-omni/en/latest/user_guide/examples/online_serving/text_to_image/#example-materials

在最后，这个项目的核心开发者都是中国面孔

后续我要用 4090 实际运行 Z-Image-Turbo 并进行实测，教程后续更新

​最后

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