vLLM 初識
一、什么是 vLLM？從起源到核心定位
二、vLLM 憑什么「出圈」？核心優(yōu)勢解析
2.1 革命性的內(nèi)存管理：PagedAttention 技術(shù)
2.2 超高吞吐量：連續(xù)批處理 + 硬件優(yōu)化
2.3 兼容性與靈活性拉滿
三、動手實踐：vLLM 安裝與環(huán)境配置
3.1 GPU 環(huán)境安裝（以 NVIDIA 為例）
3.2 CPU 環(huán)境安裝（適合測試或資源受限場景）
四、快速上手：vLLM 的兩種核心用法
4.1 離線批量推理：高效處理批量任務(wù)
4.2 OpenAI 兼容服務(wù)器：無縫對接現(xiàn)有應用五、vLLM 適合哪些場景？
總結(jié)：vLLM—— 大模型落地的「效率利器」
參考文獻
官方文檔：https://vllm.hyper.ai/docs/在大語言模型（LLM）應用日益廣泛的今天，如何在保證性能的同時降低部署成本、提升服務(wù)吞吐量，成為企業(yè)落地 LLM 的核心挑戰(zhàn)。而 vLLM 的出現(xiàn)，為這一難題提供了高效解決方案。作為當前最熱門的 LLM 推理引擎之一，vLLM 憑借創(chuàng)新的內(nèi)存管理技術(shù)和靈活的部署能力，正在成為學術(shù)界和工業(yè)界的「新寵」。本文將從基礎(chǔ)概念到實操落地，全方位解析 vLLM，幫你快速掌握這一高效工具。
一、什么是 vLLM？從起源到核心定位
vLLM（Vectorized Large Language Model Inference/Serving System）是一款快速、易用的大語言模型推理與服務(wù)庫，最初由加州大學伯克利分校天空計算實驗室開發(fā)，如今已發(fā)展為社區(qū)驅(qū)動的開源項目。
簡單來說，vLLM 的核心目標是解決大模型推理中的「效率瓶頸」：通過優(yōu)化內(nèi)存管理、提升硬件利用率，讓 LLM 在相同資源下處理更多請求、降低延遲。它不僅是一個工具庫，更是一套完整的 LLM 服務(wù)解決方案，支持從單卡部署到分布式集群的全場景需求。
需要注意的是，vLLM 常被與「視覺多模態(tài)大模型（Visual-Language Large Model）」混淆，二者完全不同：前者聚焦于 LLM 推理效率優(yōu)化，后者是融合視覺與語言能力的模型類型，使用時需注意區(qū)分。
二、vLLM 憑什么「出圈」？核心優(yōu)勢解析
vLLM 能快速獲得認可，源于其在技術(shù)創(chuàng)新和實用價值上的突破，核心優(yōu)勢可總結(jié)為三點：
2.1 革命性的內(nèi)存管理：PagedAttention 技術(shù)
傳統(tǒng) LLM 推理中，注意力機制的鍵（Key）和值（Value）緩存（KV Cache）占用大量內(nèi)存，且容易因請求長度不一導致內(nèi)存碎片。vLLM 創(chuàng)新性地提出PagedAttention技術(shù)，借鑒操作系統(tǒng)「分頁管理」思想，將 KV Cache 分割為固定大小的「塊」，動態(tài)分配給不同請求，大幅減少內(nèi)存浪費，提升內(nèi)存利用率達 3-5 倍。
2.2 超高吞吐量：連續(xù)批處理 + 硬件優(yōu)化
vLLM 支持連續(xù)批處理（Continuous Batching），能動態(tài)合并新請求到正在處理的批次中，避免傳統(tǒng)靜態(tài)批處理的資源閑置問題。配合 CUDA/HIP 圖加速執(zhí)行、FlashAttention 集成等硬件優(yōu)化，其吞吐量可達傳統(tǒng)推理引擎的 10 倍以上。
2.3 兼容性與靈活性拉滿
- 模型兼容：無縫對接 HuggingFace 生態(tài)，支持 Llama、Qwen、Mistral 等主流模型，無需修改模型代碼即可部署。
- 硬件適配：覆蓋 NVIDIA、AMD、Intel 等廠商的 GPU/CPU，甚至支持 TPU、AWS Neuron 等特殊硬件，滿足不同企業(yè)的硬件環(huán)境。
- 功能豐富：內(nèi)置 GPTQ、AWQ 等量化方案（支持 INT4/INT8/FP8）、推測性解碼、多 LoRA 支持等高級功能，兼顧性能與成本。
三、動手實踐：vLLM 安裝與環(huán)境配置
vLLM 的安裝需根據(jù)硬件環(huán)境（GPU/CPU）選擇不同方案，以下是主流場景的實操指南。
3.1 GPU 環(huán)境安裝（以 NVIDIA 為例）
GPU 是 vLLM 發(fā)揮性能的「主戰(zhàn)場」，推薦用于生產(chǎn)環(huán)境。
- 前置條件：NVIDIA GPU 算力≥7.0（如 V100、A100、H100 等），Python 3.9-3.12，CUDA 11.8/12.1。
- 快速安裝：用 conda 或 uv 創(chuàng)建獨立環(huán)境后，直接通過 pip 安裝預編譯包：
# 創(chuàng)建環(huán)境（以uv為例）
uv venv vllm-env --python 3.12 --seed
source vllm-env/bin/activate
# 安裝CUDA 12.1版本
uv pip install vllm- 指定 CUDA 版本：若需適配 CUDA 11.8，可手動下載對應版本：
export VLLM_VERSION=0.6.1.post1
export PYTHON_VERSION=310
pip install https://github.com/vllm-project/vllm/releases/download/v${VLLM_VERSION}/vllm-${VLLM_VERSION}+cu118-cp${PYTHON_VERSION}-cp${PYTHON_VERSION}-manylinux1_x86_64.whl --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu1183.2 CPU 環(huán)境安裝（適合測試或資源受限場景）
CPU 環(huán)境需從源碼構(gòu)建，支持 Intel/AMD x86、ARM AArch64、Apple Silicon 等架構(gòu)，以 Intel/AMD x86 為例：
- 前置條件：Linux 系統(tǒng)，gcc/g++ ≥12.3.0，Python 3.9-3.12。
- 安裝步驟：
# 安裝依賴編譯器
sudo apt-get update -y
sudo apt-get install -y gcc-12 g++-12 libnuma-dev
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-12 10 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-12
# 克隆源碼并安裝
git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git vllm_source
cd vllm_source
pip install --upgrade pip
pip install "cmake>=3.26" wheel packaging ninja "setuptools-scm>=8" numpy
pip install -v -r requirements/cpu.txt --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
VLLM_TARGET_DEVICE=cpu python setup.py install四、快速上手：vLLM 的兩種核心用法
vLLM 的使用場景主要分為「離線批量推理」和「在線 API 服務(wù)」，以下是實操示例。
4.1 離線批量推理：高效處理批量任務(wù)
當你需要對一批文本進行生成（如數(shù)據(jù)標注、內(nèi)容創(chuàng)作），離線推理模式能充分利用硬件資源。
# 1. 導入依賴
from vllm import LLM, SamplingParams
# 2. 定義輸入與采樣參數(shù)
prompts = [
"你好，你的名字是：",
"美國總統(tǒng)是誰？",
"中國首都是",
"AI的未來",
]
# 溫度0.8（越高越隨機），top_p 0.95（核心采樣概率）
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
# 3. 加載模型（支持本地路徑或HuggingFace模型名）
llm = LLM(model="Qwen/Qwen3-0.6B") # 本地模型可替換為"/path/to/local/model"
# 4. 生成結(jié)果
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
# 5. 輸出結(jié)果
for output in outputs:
print(f"輸入：{output.prompt}")
print(f"輸出：{output.outputs[0].text}\n")小貼士：若模型需要自定義代碼（如通義千問），需添加??trust_remote_code=True??參數(shù)。
4.2 OpenAI 兼容服務(wù)器：無縫對接現(xiàn)有應用
vLLM 可部署為兼容 OpenAI API 的服務(wù)器，無需修改現(xiàn)有基于 OpenAI SDK 的代碼，直接替換接口地址即可使用。
啟動服務(wù)器
# 啟動服務(wù)（以Llama-3-8B模型為例）
vllm serve NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct --port 8000 --api-key your-api-key服務(wù)啟動后，可通過??http://localhost:8000/docs???查看完整接口文檔，支持???/v1/chat/completions???、???/v1/completions???等經(jīng)典接口。
調(diào)用服務(wù)
用 OpenAI Python 客戶端調(diào)用，只需修改??base_url??：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="http://localhost:8000/v1",
api_key="your-api-key" # 與啟動時的api-key一致
)
# 聊天接口調(diào)用
response = client.chat.completions.create(
model="NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct",
messages=[{"role": "user", "content": "介紹一下vLLM的優(yōu)勢"}]
)
print(response.choices[0].message.content)五、vLLM 適合哪些場景？
vLLM 的高效性和靈活性使其適用于多種企業(yè)場景：
- 高并發(fā) API 服務(wù)：如智能客服、內(nèi)容生成平臺，通過高吞吐量支持上萬級并發(fā)請求。
- 批量數(shù)據(jù)處理：如文本生成、摘要、翻譯等離線任務(wù)，縮短處理時間。
- 資源受限環(huán)境：通過 INT4/INT8 量化，在消費級 GPU 或 CPU 上部署大模型。
- 多模型部署：支持張量并行和流水線并行，輕松部署千億參數(shù)級大模型。
總結(jié)：vLLM—— 大模型落地的「效率利器」
從技術(shù)創(chuàng)新來看，vLLM 的 PagedAttention 和連續(xù)批處理技術(shù)重新定義了 LLM 推理的效率標準；從實用價值來看，其兼容 OpenAI API、支持多硬件和模型的特性，大幅降低了企業(yè)落地門檻。
無論是初創(chuàng)公司快速搭建 LLM 服務(wù)，還是大型企業(yè)優(yōu)化現(xiàn)有推理系統(tǒng)，vLLM 都值得一試。隨著社區(qū)的持續(xù)迭代，未來它還將支持更多模型和硬件，成為 LLM 推理領(lǐng)域的「基礎(chǔ)設(shè)施」。
本文轉(zhuǎn)載自??鴻煊的學習筆記??，作者：乘風破浪jxj
