<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>VLLM 使い方 on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/vllm-%E4%BD%BF%E3%81%84%E6%96%B9/</link><description>Recent content in VLLM 使い方 on Negi AI Lab</description><image><title>Negi AI Lab</title><url>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</url><link>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</link></image><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Sun, 26 Apr 2026 22:20:04 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/vllm-%E4%BD%BF%E3%81%84%E6%96%B9/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>RTX 5090とvLLMでQwen3.6-27Bを爆速動作させる方法</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/qwen3-6-27b-vllm-rtx5090-setup-guide/</link><pubDate>Sun, 26 Apr 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/qwen3-6-27b-vllm-rtx5090-setup-guide/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;所要時間:&lt;/strong&gt; 約40分 | &lt;strong&gt;難易度:&lt;/strong&gt; ★★★★☆&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="この記事で作るもの"&gt;この記事で作るもの&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;25万トークンを超える超長文コンテキストを維持しながら、秒間100トークンという驚異的な速度で回答を生成するQwen3.6-27Bの推論サーバーを構築します。
具体的には、vLLM v0.19（以降）とINT4量子化モデルを組み合わせ、単一のハイエンドGPUで大規模なドキュメント解析が可能な環境をローカルに作成します。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>