什麼是 vLLM
vLLM 是一款高效能推理與服務引擎，旨在最大化大型語言模型 (LLM) 的吞吐量與記憶體效率。其核心價值在於能以遠高於標準 Hugging Face Transformers 實作的請求速率提供模型服務。該引擎基於 PagedAttention，這是一種專有的記憶體管理演算法，可消除 KV 快取碎片化，實現近乎最佳的 GPU 記憶體利用率。與傳統推理伺服器不同，vLLM 提供與 OpenAI 相容的 API，讓開發者無需重構應用程式碼即可從原型開發轉向生產環境。它支援多種硬體，包括 NVIDIA GPU、AMD ROCm、AWS Neuron 及 Google TPU，是可擴展且具成本效益的 LLM 部署產業標準。
vLLM 的核心功能
PagedAttention 記憶體管理
PagedAttention 以非連續區塊管理 KV 快取記憶體，類似作業系統中的虛擬記憶體。此架構將記憶體碎片化降至近乎零，允許更大的批次大小與更長的上下文視窗。透過優化注意力機制的記憶體分配方式，vLLM 的吞吐量比標準 Hugging Face 實作高出達 24 倍，直接降低了每個請求的硬體成本。
連續批次處理 (Continuous Batching)
與靜態批次處理（需等待批次中所有請求完成才開始新請求）不同，vLLM 的連續批次處理會在個別序列完成時立即排程新請求。這種動態方法透過確保運算單元永不閒置來最大化 GPU 利用率，有效平滑了 LLM 推理中因序列長度變化而產生的延遲峰值。
OpenAI 相容 API
vLLM 提供 OpenAI API 伺服器的直接替代方案。這讓開發者無需更改任何客戶端程式碼，即可將 OpenAI 託管模型替換為自託管的開源模型（如 Llama 3 或 Qwen）。此相容性簡化了遷移流程，並讓團隊能利用現有的生態系統工具與 SDK。
多硬體支援
vLLM 具備硬體無關性，支援廣泛的加速器，包括 NVIDIA CUDA、AMD ROCm、AWS Neuron (Inferentia/Trainium)、Google TPU 及 Apple Silicon。這種靈活性避免了供應商鎖定，讓基礎設施團隊能在最符合成本效益的硬體上部署模型，無論是地端叢集還是雲端原生 TPU/NPU 執行個體。
量化支援
引擎原生支援多種量化方法，包括 AWQ、GPTQ、FP8 及 INT8。透過降低模型權重的精度，vLLM 減少了 VRAM 佔用，使大型模型能在消費級或資源受限的 GPU 上部署，且不會顯著降低輸出品質，進一步優化了生產環境的性價比。
如何使用 vLLM
- 確保環境符合需求：Python 3.10+ 及相容的 GPU 驅動程式（如 CUDA 12.x）。,2. 使用推薦的套件管理器安裝：'uv pip install vllm'。,3. 透過 CLI 啟動推理伺服器：'python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <model_name>'。,4. 設定應用程式指向本地伺服器 URL（預設：http://localhost:8000/v1）。,5. 發送標準 OpenAI 格式的 POST 請求至 /v1/chat/completions 端點以生成文字。,6. 透過內建的 Prometheus 相容 /metrics 端點監控效能指標。
vLLM 的使用情境
高流量聊天機器人
部署面向客戶之 AI 代理的公司使用 vLLM 來處理數千個並發請求並保持低延遲。透過利用 PagedAttention，他們能在維持回應迅速的聊天介面的同時，將服務流量所需的昂貴 GPU 執行個體數量降至最低。
批次資料處理
處理數百萬份文件進行摘要或提取任務的資料科學家使用 vLLM 來最大化吞吐量。連續批次處理確保 GPU 保持滿載，顯著減少完成大規模推理作業所需的總時間與電力成本。
內部模型託管
為內部工具託管私有微調模型的工程團隊使用 vLLM 提供標準化、生產就緒的 API。這允許多個內部應用程式透過單一、可靠且可擴展的端點來呼叫模型。
誰適合使用 vLLM
機器學習工程師
需要將模型以高可靠性與高效能部署至生產環境。vLLM 解決了「吞吐量瓶頸」問題，讓他們無需編寫自訂且複雜的推理核心即可大規模服務模型。
基礎設施架構師
專注於優化雲端支出與硬體利用率。他們使用 vLLM 來最大化每個 GPU 的請求處理量，顯著降低 AI 驅動基礎設施的總體擁有成本。
AI 新創創辦人
需要快速迭代並保持低營運成本。vLLM 讓他們能使用開源模型作為專有 API 的高性價比替代方案，同時維持相同的整合便利性。
vLLM 的價格方案
基於 Apache 2.0 授權的開源專案。完全免費，可用於商業或個人專案的修改與部署。
