AI 推理的最佳选择 - vLLM
原文链接:The Best Choice for AI Inference -> vLLM 注意:为避免广告嫌疑,本文中移除了特定产品和品牌的商业宣传内容,仅保留技术特性及企业级产品功能描述,相关内容请以原文为准。 随着各组织从大语言模型(LLM)的试验阶段迈向生产部署,选择哪种推理平台就成了一项关键的业务决策。这个选择不仅影响性能,也影响灵活性、成本优化,以及应对快速变化业务需求的能力。 对于技术人员和方案架构师在评估 LLM 推理平台时,应该重点考虑以下三大因素: 架构灵活性:能否在不同硬件加速器和混合云环境间部署,而不会被某一家厂商锁定。 运行可扩展性:支持从单 GPU 部署扩展到分布式多节点的高级部署模式。 生态开放性:对最广泛的模型与内核支持,以及能与各种企业软件生态系统整合。 vLLM 在开源基础、先进内存管理能力,以及即将推出的分布式部署蓝图方面,独特地满足这些需求。与专有或硬件专用方案不同,这套组合提供了在成本、性能和运营需求上随时优化调整的自由。 本文将深入分析为何 vLLM 在其技术架构与能力上(尤其是其 KV-Cache 管理、并行策略,以及未来的 llm-d 分布式能力)提供了最可持续的生产级 LLM 部署路径。 开源优势 社区驱动的大规模创新 LLM 推理的发展,根本上受到开源创新的推动。过去一年半以来 vLLM V1: A Major Upgrade to vLLM’s Core Architecture | vLLM 博客(英文版),vLLM 在支持多样模型、功能和硬件后端方面取得显著成绩,从伯克利大学的研究项目成长为开源 AI 生态中的事实标准之一 vLLM 2024 Retrospective and 2025 Vision | vLLM 博客(英文版)。 vLLM 社区发展参考链接 vLLM 现在隶属于 PyTorch 基金会托管项目(GitHub — vllm-project/vllm: A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs),这保证了其长远的可持续性和治理机制。...