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什么是VLLM

vLLM 是一个开源的 高性能推理引擎，专门用于加速大型语言模型（LLM，Large Language Model）的推理（inference）过程。它主要解决了大模型在生成文本时的效率和显存占用问题。下面我给你详细拆解一下：

1️⃣ 核心目标

  • 高吞吐量：在同一台服务器上同时处理多个请求，提升 QPS（每秒请求数）。
  • 低延迟：优化生成速度，减少单条请求的响应时间。
  • 显存优化：通过分块（tensor slicing）、按需加载等技术降低 GPU 显存占用，使大模型可以在有限显存下运行。

2️⃣ vLLM 的核心特点

  1. 支持多模型并行 可以同时加载多个大模型或者在多 GPU 上拆分模型，提高资源利用率。
  2. 高效的批处理调度 自动将小请求合并成 batch，提升 GPU 利用率，同时尽量保持低延迟。
  3. 按需解码（Lazy Decoding） 生成时只计算必要部分，减少不必要的显存占用。
  4. 兼容 Hugging Face 模型 vLLM 可以直接加载 Hugging Face Transformers 模型，支持常用大模型架构如 LLaMA、MPT、Qwen 等。
  5. 支持 REST / gRPC 接口 可以直接作为推理服务对外提供 API，非常方便做部署。

3️⃣ vLLM 适用场景

  • 部署大模型对话机器人（Chatbot）
  • 提供文本生成服务（摘要、翻译、代码生成）
  • 内部 AI 推理服务，高并发场景下使用

4️⃣ 官方链接

vLLM 的 GitHub 仓库： https://github.com/vllm-project/vllm

文档里有详细的安装、模型加载和 API 使用示例。

如果你想，我可以帮你画一张 vLLM 内部工作流程图，直观展示它如何实现高效推理。