vLLM简介与主要优势
vLLM是一款高性能的LLM推理引擎，它针对大语言模型的推理任务进行了优化，特别适合处理并行性和大规模部署的需求。其设计核心是通过创新的 “动态批处理” 和 “连续缓存” 来最大化GPU的利用率，同时减少内存占用与数据传输开销。这些技术突破让vLLM在推理速度和硬件资源消耗之间找到了平衡，使得它成为大规模、多用户并发场景下的一种理想选择。
主要优势
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动态批处理 (Dynamic Batching)：
vLLM采用了一种自适应批处理的方式，不同用户的请求可以动态合并为一个大批处理，从而减少设备的闲置时间和提升吞吐量。相较于传统的固定批处理模式，vLLM能更加灵活地处理突发性的大量请求，特别适合多用户环境。 -
连续缓存 (Continuous Cache)：
在处理大模型推理时，频繁的数据读写会产生大量的I/O开销。vLLM通过引入连续缓存的机制，将常用的中间计算结果缓存起来，减少重复计算，同时避免不必要的数据传输，大幅度提升推理效率。 -
并行推理支持：
vLLM对并行推理做了深度优化，特别是异步引擎的支持，能够同时处理多个推理任务。这对于需要同时为多个用户提供服务的场景非常有用，提升了服务响应的及时性。 -
扩展性强：
vLLM可以轻松部署在多种硬件架构上，包括单机、多GPU以及分布式系统中。这种灵活的扩展性意味着开发者可以根据应用场景调整资源配置，保证从个人开发环境到企业级部署都能获得理想的性能表现。
vLLM的入门级使用
要开始使用vLLM，只需几步简单的设置。在以下的步骤中，我们将演示如何使用vLLM进行基础的推理任务。
1. 安装vLLM
vLLM可以通过pip安装：
pip install vllm
2. 加载模型并执行推理
安装完毕后，使用以下代码加载一个预训练的语言模型（例如Llama）并进行简单的文本生成任务。
from vllm import LLM, SamplingParams
# 初始化模型
llm = LLM(model="Llama3.1-8B-Chinese-Chat")
# 定义采样参数
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, max_tokens=100)
# 输入提示词
prompt = "介绍一下vLLM的主要优势。"
# 执行推理
output = llm.generate(prompt, sampling_params)
# 打印结果
print(output[0].text)
3. 异步推理
vLLM支持异步推理，特别适合处理并发请求。在FastAPI等框架中，异步推理可以有效提升API的响应速度。
import asyncio
from vllm import LLM, SamplingParams
async def async_generate():
llm = LLM(model="Llama3.1-8B-Chinese-Chat")
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, max_tokens=100)
prompt = "什么是vLLM？"
# 异步生成结果
output = await llm.generate(prompt, sampling_params)
print(output[0].text)
# 运行异步函数
asyncio.run(async_generate())
4. 与FastAPI结合使用
为了构建一个高性能的LLM推理API，可以将vLLM与FastAPI集成：
from fastapi import FastAPI
from vllm import LLM, SamplingParams
app = FastAPI()
llm = LLM(model="/root/model/Llama3.1-8B-Chinese-Chat")
@app.post("/generate")
async def generate(prompt: str):
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, max_tokens=100)
output = await llm.generate(prompt, sampling_params)
return {
"response": output[0].text}
5. 部署与优化
部署时，可以通过调整GPU资源的分配以及使用多GPU的方式进一步优化性能。同时，结合vLLM的动态批处理与缓存机制，可以最大化硬件利用率，从而应对更多用户的请求。