vLLM 替代品有哪些？

NVIDIA 官方的 LLM 推理优化库，用于在英伟达 GPU 上做高吞吐的生产级推理服务

优秀的结构化生成框架，在处理长文本与复杂 Prompt 时推理速度极快

Mooncake 是面向大模型推理的 KVCache 优化方案，通过把缓存从显存下沉到更大容量的存储层并做统一调度，缓解超长上下文与高并发场景下的显存压力，从而降低推理成本与响应延迟，适用于自建推理服务的团队

Meta FAIR 团队开源的序列建模工具包，为语音、文本与多模态任务提供统一的数据管线、模型组件与训练脚本，面向研究与生产两端做了工程化设计

面向嵌入式与边缘设备的轻量级推理引擎，针对 ARM 等平台做了算子优化，支持常见模型的转换与部署，便于在算力受限的终端上运行神经网络

面向模型压缩与推理优化的开源工具集合，封装了量化、剪枝与编译等常见加速手段，帮助开发者在保持可接受精度的前提下降低模型的体积与推理成本

面向云原生场景的轻量级 WebAssembly 运行时，可在边缘设备与服务端高效执行 Wasm 模块，并提供面向 AI 推理的扩展支持，便于把模型推理以更小的资源开销部署到接近数据源的位置

一个轻量级、自包含的推理引擎，用于在服务器与边缘设备上运行 TensorFlow 与 ONNX 模型，提供命令行工具完成模型转换、量化与性能基准测试，依赖较少、部署简单，适合对体积和启动速度有要求的场景

一个开源的工程效能度量平台，围绕交付效率与稳定性指标采集代码仓库数据，自动生成趋势看板并定位瓶颈环节，帮助团队用数据评估改进效果

腾讯开源的轻量级神经网络推理框架，针对移动端与嵌入式设备做了深度优化，支持主流模型格式的转换与部署，可在安卓、iOS 及多种芯片平台上运行，并提供量化工具减少模型体积与推理耗时

一个用 Rust 编写的分布式计算引擎，兼容常用的数据处理接口，可在单机或集群上执行大规模数据查询与转换任务，借助 Rust 的内存管理减少额外开销，适合在现有数据栈中替换或补充计算引擎

面向 PostgreSQL 的机器学习扩展，允许在数据库内直接完成模型的训练与预测，支持多种常见算法并可选显卡加速，把特征数据与模型放在同一套系统中管理，减少数据搬运与导入导出环节