什么是 vLLM
vLLM 是一款高性能推理与服务引擎，旨在最大化大语言模型（LLM）的吞吐量和内存效率。其核心价值在于能够以远高于标准 Hugging Face Transformers 实现的请求速率提供模型服务。该引擎基于 PagedAttention 构建，这是一种专有的内存管理算法，可消除 KV 缓存碎片，从而实现近乎最优的 GPU 内存利用率。与传统的推理服务器不同，vLLM 提供与 OpenAI 兼容的 API，使开发者无需重构应用程序代码即可从原型开发过渡到生产环境。它支持多种硬件，包括 NVIDIA GPU、AMD ROCm、AWS Neuron 和 Google TPU，是可扩展且经济高效的 LLM 部署行业标准。
vLLM 的核心功能
PagedAttention 内存管理
PagedAttention 以非连续块管理 KV 缓存内存，类似于操作系统的虚拟内存。该架构将内存碎片减少至近乎为零，从而支持更大的批处理大小和更长的上下文窗口。通过优化注意力机制期间的内存分配方式，vLLM 的吞吐量比标准 Hugging Face 实现高出 24 倍，直接降低了单次请求的硬件成本。
连续批处理 (Continuous Batching)
与等待批次中所有请求完成后才开始新请求的静态批处理不同，vLLM 的连续批处理会在单个序列完成后立即调度新请求。这种动态方法通过确保计算单元从不空闲来最大化 GPU 利用率，有效地平滑了 LLM 推理中通常与不同序列长度相关的延迟峰值。
OpenAI 兼容 API
vLLM 为 OpenAI API 服务器提供了直接替代方案。这允许开发者在不更改任何客户端代码的情况下，将 OpenAI 托管模型替换为自托管的开源模型（如 Llama 3 或 Qwen）。这种兼容性简化了迁移过程，并使团队能够利用为 OpenAI 标准构建的现有生态系统工具和 SDK。
多硬件支持
vLLM 与硬件无关，支持广泛的加速器，包括 NVIDIA CUDA、AMD ROCm、AWS Neuron (Inferentia/Trainium)、Google TPU 和 Apple Silicon。这种灵活性避免了供应商锁定，使基础设施团队能够在最经济高效的硬件上部署模型，无论是本地集群还是云原生 TPU/NPU 实例。
量化支持
该引擎原生支持多种量化方法，包括 AWQ、GPTQ、FP8 和 INT8。通过降低模型权重的精度，vLLM 减小了显存占用，使得在消费级或资源受限的 GPU 上部署更大模型成为可能，且不会显著降低输出质量，从而进一步优化了生产环境的性价比。
如何使用 vLLM
- 确保环境满足要求：Python 3.10+ 及兼容的 GPU 驱动（如 CUDA 12.x）。,2. 使用推荐的包管理器安装：'uv pip install vllm'。,3. 通过 CLI 启动推理服务器：'python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <model_name>'。,4. 将应用程序配置指向本地服务器 URL（默认：http://localhost:8000/v1）。,5. 发送标准的 OpenAI 格式 POST 请求至 /v1/chat/completions 端点以生成文本。,6. 通过内置的 Prometheus 兼容 /metrics 端点监控性能指标。
vLLM 的使用场景
高流量聊天机器人
部署面向客户的 AI 代理的公司使用 vLLM 来处理数千个并发请求并保持低延迟。通过利用 PagedAttention，它们在保持响应式聊天界面的同时，最大限度地减少了服务流量所需的昂贵 GPU 实例数量。
批量数据处理
处理数百万份文档进行摘要或提取任务的数据科学家使用 vLLM 来最大化吞吐量。连续批处理确保了 GPU 始终处于饱和状态，显著减少了完成大规模推理任务所需的总时间和电力成本。
内部模型托管
为内部工具托管私有微调模型的工程团队使用 vLLM 提供标准化、生产就绪的 API。这允许多个内部应用程序通过单一、可靠且可扩展的端点来调用模型。
谁适合使用 vLLM
机器学习工程师
需要以高可靠性和高性能将模型部署到生产环境。vLLM 解决了“吞吐量瓶颈”问题，使他们无需编写自定义的复杂推理内核即可大规模服务模型。
基础设施架构师
专注于优化云支出和硬件利用率。他们使用 vLLM 来最大化每个 GPU 的请求处理量，从而显著降低 AI 驱动基础设施的总拥有成本。
AI 初创公司创始人
需要快速迭代并保持低运营成本。vLLM 允许他们使用开源模型作为专有 API 的经济高效替代方案，同时保持相同的集成便捷性。
vLLM 的价格方案
基于 Apache 2.0 许可证的开源项目。完全免费，可用于商业或个人项目的开发、修改和部署。
