vLLM 项目在 11 月 4 日宣布，正式支持 PaddleOCR-VL 模型。

PaddleOCR-VL 是一个专注于文档解析的视觉语言模型，其核心是参数量仅为 0.9B 的紧凑模型。它结合了动态分辨率视觉编码器和 ERNIE 语言模型，能够准确识别文档中的文字、表格、公式和图表等元素。

有开发者提到，这次合作显著降低了文档解析模型的部署门槛。与传统方案相比，vLLM 的优化使得模型推理效率更高，特别是在处理批量请求时表现突出。

根据官方提供的部署指南，用户可以通过几条命令快速启动服务：

vllm serve PaddlePaddle/PaddleOCR-VL \

    --trust-remote-code \

    --max-num-batched-tokens 16384 \

    --no-enable-prefix-caching \

    --mm-processor-cache-gb 0

配置建议显示，由于 OCR 任务的特点，关闭前缀缓存和图像复用功能可以避免不必要的计算开销。用户还可以根据硬件性能调整批处理参数，以获得更好的吞吐量。

官方特别指出，这一功能从提出需求到代码合并，整个流程在社区成员的共同推动下快速完成，这给其他模型的集成提供了好的榜样。

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