vLLM-Omni 基于高效的 KV cache 管理和流水线执行，专为支持包括文本、图像、音频、视频等多模态输入的模型设计，轻松实现异构模型推理和服务。
它不仅兼容主流 Hugging Face 开源模型，还支持分布式推理、多阶段流水线调度、流式输出和 OpenAI 兼容接口，极大提升多模态模型在线推理的效率和灵活性。
主要功能：
- 支持多模态数据（文本、音频、图像、视频）处理与生成；
- 支持非自回归架构如扩散模型，实现高效的并行生成；
- 基于 KV cache 优化自回归模型推理性能；
- 异构流水线抽象，管理复杂多阶段模型工作流；
- 分布式推理支持，涵盖张量并行、数据并行和专家并行；
- 开箱即用的 OpenAI 兼容 API 服务器，方便集成；
- 支持主流平台（CUDA/ROCm/NPU/XPU），广泛适配多硬件环境。
适合AI开发者、研究人员和企业级应用场景的多模态AI模型推理部署。
