vLLM：为大语言模型推理提速的利器——极简入门指南

图片1：vLLM服务大模型推理入门指南

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#vLLM是什么？#为何选择vLLM？#核心创新：PagedAttention #vLLM的关键特性 #vLLM入门指南 #常见应用场景 #vLLM的性能亮点 #实用链接 #总结

随着大语言模型（LLMs）在聊天机器人、编程助手和内容生成等应用中日益占据核心地位，如何高效部署它们成为了一个持续增长的挑战。传统的推理系统往往受限于内存、长输入序列和高延迟等问题。正是在这样的背景下，vLLM应运而生。

在本文中，我们将深入探讨vLLM是什么、它为何重要，以及如何开始使用它。

#vLLM是什么？

vLLM是一个开源的LLM服务引擎，旨在优化GPT、LLaMA、Mistral等大型模型的推理过程。它的设计目标包括：

最大化GPU利用率
最小化内存开销
支持高吞吐量和低延迟
无缝集成Hugging Face模型

vLLM的核心在于它重新思考了推理过程中内存的管理方式，尤其对于需要提示词流式传输、长上下文处理和多用户并发的复杂任务。

#为何选择vLLM？

有多个充分的理由值得考虑使用vLLM，特别是对于那些希望在不牺牲性能或增加额外成本的前提下，扩展大语言模型应用规模的团队。

//1. 高吞吐量与低延迟

vLLM的设计使其能够提供比传统服务系统更高的吞吐量。通过其独特的PagedAttention机制优化内存使用，vLLM可以同时处理大量用户请求，同时保持快速响应时间。这对于聊天助手、编程助手和实时内容生成等交互式工具至关重要。

//2. 支持长序列

传统的推理引擎在处理长输入时常常面临挑战，可能导致速度变慢甚至崩溃。vLLM专为更有效地处理长序列而设计，即使面对大量文本，也能保持稳定的性能。这对于文档摘要或进行长时间对话等任务非常有用。

//3. 轻松集成与兼容性

vLLM支持常用的模型格式，例如Transformers，并提供与OpenAI兼容的API。这使得它能够轻松集成到现有的基础设施中，对当前设置只需进行最小程度的调整。

//4. 内存利用率

许多系统都存在内存碎片化和GPU容量利用不足的问题。vLLM通过采用虚拟内存系统来解决这些问题，实现了更智能的内存分配。这不仅提高了GPU利用率，也带来了更可靠的服务交付。

#核心创新：PagedAttention

vLLM的核心创新在于一项名为PagedAttention的技术。

在传统的注意力机制中，模型会以密集格式存储每个token的键值（KV）缓存。当处理大量长度各异的序列时，这种方式效率低下。

PagedAttention引入了一种虚拟化内存系统，类似于操作系统中的分页策略，以更灵活的方式处理KV缓存。vLLM不再预先为注意力缓存分配内存，而是将其划分为小的块（页面）。这些页面在不同的token和请求之间动态分配和重用。这种创新带来了更高的吞吐量和更低的内存消耗。

#vLLM的关键特性

vLLM集成了多种功能，使其成为服务大语言模型的理想选择。以下是一些显著的亮点：

//1. OpenAI兼容的API服务器

vLLM提供了一个内置的API服务器，它模拟了OpenAI的API格式。这使得开发者可以轻松地将其接入现有的工作流和库中，例如openai Python SDK，无需进行过多修改。

//2. 动态批处理

vLLM摒弃了静态或固定批处理，而是动态地将请求进行分组。这能更好地利用GPU，并提高吞吐量，尤其在面对不可预测或突发流量时表现更佳。

//3. Hugging Face模型集成

vLLM支持Hugging Face Transformers模型，且无需进行模型转换。这确保了快速、灵活且对开发者友好的部署体验。

//4. 可扩展性与开源

vLLM秉承模块化设计理念，并由一个活跃的开源社区维护。用户可以轻松地为项目贡献代码或根据自定义需求进行扩展。

#vLLM入门指南

您可以通过Python包管理器安装vLLM：

pip install vllm

要在终端中启动Hugging Face模型服务，请使用以下命令：

python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server 
    --model facebook/opt-1.3b

这将启动一个使用OpenAI API格式的本地服务器。

要进行测试，您可以使用以下Python代码：

import openai

openai.api_base = "http://localhost:8000/v1"
openai.api_key = "sk-no-key-required"

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="facebook/opt-1.3b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

print(response.choices[0].message["content"])

此代码将向您的本地服务器发送请求，并打印模型返回的响应。

#常见应用场景

vLLM可在许多实际场景中发挥作用。以下是一些示例：

聊天机器人和虚拟助手：这类应用需要在多人同时聊天时快速响应。vLLM有助于降低延迟并同时处理多个用户请求。
搜索增强：vLLM可以通过提供上下文感知的摘要或答案来增强搜索引擎的功能，补充传统的搜索结果。
企业级AI平台：从文档摘要到内部知识库查询，企业可以利用vLLM部署各种大语言模型应用。
批量推理：对于博客文章撰写、产品描述生成或翻译等应用，vLLM可以通过动态批处理生成大量内容。

#vLLM的性能亮点

性能是采用vLLM的关键原因。与标准Transformer推理方法相比，vLLM能够提供：

比Hugging Face + DeepSpeed高出2到3倍的吞吐量（tokens/秒）
通过PagedAttention机制进行KV缓存管理，实现更低的内存使用
通过模型分片和张量并行，在多GPU上实现近乎线性的扩展

#实用链接

GitHub: https://github.com/vllm-project/vllm
文档: https://docs.vllm.ai

#总结

vLLM重新定义了大语言模型的部署和服务方式。凭借其处理长序列、优化内存和提供高吞吐量的能力，它消除了许多传统上限制LLM在生产环境中使用的性能瓶颈。其与现有工具的轻松集成以及灵活的API支持，使其成为寻求扩展AI解决方案的开发者的绝佳选择。

vLLM：为大语言模型推理提速的利器——极简入门指南

#vLLM是什么？