VLLM 框架详解与使用指南

1. VLLM 简介

VLLM (Very Large Language Model Inference Engine) 是一个由加州大学伯克利分校团队开发的高性能 LLM（大语言模型）推理框架，专为 GPT-3、LLaMA、Mistral 等大模型优化，提供 极低延迟、高吞吐量 的推理能力。

核心特性

✅ PagedAttention：优化 KV Cache 管理，提高 GPU 显存利用率

✅ Continuous Batching：动态批处理，提高 GPU 利用率

✅ 兼容 HuggingFace 模型：支持 transformers 库的模型

✅ REST API 支持：类似 OpenAI API 的接口

✅ 量化支持：支持 AWQ、GPTQ 等量化方法

2. VLLM 安装与基本使用

(1) 安装

pip install vllm
# 如果使用 CUDA 12.1+
pip install vllm --upgrade

(2) 基本使用

方式 1：Python API

from vllm import LLM, SamplingParams

# 定义模型和采样参数
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=128)
llm = LLM(model="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf")  # 可以是本地路径或 HuggingFace 模型

# 生成文本
outputs = llm.generate(["AI 的未来发展趋势是什么？"], sampling_params)
print(outputs[0].text)

方式 2：命令行启动 OpenAI API 兼容服务

python -m vllm.entrypoints.api_server \
    --model meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf \
    --port 8000

然后可以用 curl 或 openai 库调用：

import openai

openai.api_base = "http://localhost:8000/v1"
openai.api_key = "none"

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",
    messages=[{"role": "user", "content": "AI 的未来发展趋势是什么？"}]
)
print(response["choices"][0]["message"]["content"])

3. VLLM 核心优化技术

(1) PagedAttention（分页注意力）

• 问题：传统 KV Cache 管理方式显存浪费严重
• VLLM 方案：类似操作系统的分页机制，动态分配显存
• 效果：可提升 3-5 倍 的吞吐量

(2) Continuous Batching（连续批处理）

• 传统方式：静态批处理，必须等所有请求完成后才能处理下一批
• VLLM 方式：动态调整批处理大小，新请求可立即加入计算
• 效果：GPU 利用率提升 2-4 倍

4. 高级功能

(1) 量化支持（AWQ/GPTQ）

# 使用 AWQ 量化加载模型
llm = LLM(model="TheBloke/Llama-2-7B-AWQ", quantization="awq")

适用场景：低显存 GPU（如 24GB 显存运行 70B 模型）

(2) LoRA 适配器支持

llm = LLM(
    model="meta-llama/Llama-2-7b-hf",
    enable_lora=True,
    max_loras=4
)

适用场景：多任务微调模型动态切换

(3) 多 GPU 分布式推理

python -m vllm.entrypoints.api_server \
    --model meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf \
    --tensor-parallel-size 4  # 使用 4 张 GPU

5. 性能对比

6. 适用场景

1. 大模型 API 服务（替代 OpenAI API）
2. AI 聊天机器人（低延迟、高并发）
3. 批量文本生成（广告、内容创作）
4. RAG（检索增强生成）系统

7. 总结

• VLLM 是目前最快的 LLM 推理框架之一，特别适合 高并发、低延迟 场景
• PagedAttention 和 Continuous Batching 是其核心技术，显著提升 GPU 利用率
• 支持量化、LoRA、多 GPU 推理，适用于不同规模的应用

推荐使用场景

• 企业级 LLM 服务 → VLLM + FastAPI
• 本地部署大模型 → VLLM + AWQ/GPTQ
• 多任务微调 → VLLM + LoRA

如果你需要 高性能 LLM 推理，VLLM 是目前最佳选择之一！ 🚀