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。...

十月 15, 2025 · 7 分钟

玩转大语言模型:微软最新开源长语音大模型 VibeVoice 入门

什么是 VibeVoice? VibeVoice 是 Microsoft Research 发布的一套面向长篇、多说话人、对话式语音合成的研究框架,目标场景例如整集播客、有声剧或访谈:能在单次生成中维持说话人一致性并处理自然的换手(turn-taking)。模型家族包含多个规模(例如 1.5B、7B 等),并在 Hugging Face 上以 microsoft/VibeVoice-1.5B 形式开放(模型卡、模型文件、model card 中有安装/使用与责任使用说明)。 它解决了传统 TTS(Text-To-Speech)系统的一些痛点,比如: 难以维持长时间对话的语音一致性(speaker consistency); 多说话人的切换自然性(turn-taking)差; 效率低 — 长文本 + 多说话人时,资源消耗大。 核心创新与架构 VibeVoice 有几个比较新的或者关键的技术设计: 组件 功能 / 目的 Continuous Speech Tokenizers(声学 + 语义两种) 用来把音频压缩成低帧率(7.5 Hz)表示,同时保留语义与音质信息。声学 token 与语义 token 分别负责声音细节和内容表达。 LLM 基础模型(Large Language Model) 在该版本里用的是 Qwen2.5-1.5B,用来处理文本、说话人信息以及上下文对话流。 Diffusion Head 对声学 VAE 的特征进行预测,是生成高保真声音细节的模块。这个模块较轻 (大致 4 层结构),在推理阶段使用 diffusion 的技术(包括去噪等)。 上下文长度 & 多说话人 支持高达 90 分钟语音生成,最多 4 个说话人。 架构图如下: 优点和局限 优点 长篇幅对话能力 — 能生成近 90 分钟的连续对话,并维持说话人一致性。 多说话人支持 — 最多支持 4 个不同说话人的切换,且对话流程自然。 压缩效率高 — 用 7....

九月 18, 2025 · 2 分钟

玩转大语言模型:使用 SGLang 框架实现大语言模型推理入门教程

随着大语言模型热度的升级,企业和个人使用者的研究重心逐步从训练转移至推理(说白了是由造轮子转变为务实的使用)。而在模型推理领域,最炙手可热的两大框架无疑是 vLLM 和 SGLang,而作为后起之秀的 SGLang,其表现也值得大家关注,今天就基于 SGLang 为大家带来一篇入门教程文章,希望能帮助更多希望了解大语言模型及 SGLang 框架的朋友。 SGLang 简介 SGLang 是一款面向大语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)的高性能推理框架,通过精心设计的后端运行时与前端语言协同工作,使模型交互更加高效且可控。其核心优势包括: 高效后端运行时:采用创新的 RadixAttention 技术实现前缀缓存,支持跳跃式受限解码、零开销 CPU 调度、连续批处理、令牌注意力(分页注意力)、张量并行、FlashInfer 内核、分块预填充以及多种量化技术(FP8/INT4/AWQ/GPTQ),显著提升推理效率。 灵活前端语言:提供直观且强大的 LLM 编程接口,支持链式生成调用、高级提示工程、复杂控制流、多模态输入、并行处理及外部系统交互。 广泛模型兼容性:支持多种主流生成式模型(Llama、Gemma、Mistral、QWen、DeepSeek、LLaVA 等)、嵌入模型(e5-mistral、gte)及奖励模型(Skywork),并提供简便的新模型扩展机制。 活跃开源生态:拥有蓬勃发展的社区支持,已获得广泛业界认可(截至 2025 年 3 月 17 日,GitHub 累计星标超过 12,000)。 其技术架构如下: 除此之外,对于初学者,需要了解其以下特性: OpenAI 兼容 API:直接用 openai Python SDK 或 cURL 调用,不用改你的上层业务代码。 高吞吐与低延迟:结合连续批处理与前缀缓存等技巧,让相同前缀的请求复用计算。 生产友好:支持多并发、流式输出、可与 Hugging Face 模型库直接对接。 环境准备 工欲善其事必先利其器,要完成本文的新手实验,需准备如下环境: 操作系统:建议 Linux(常用为 Ubuntu 20.04+)。WSL2 也可尝试。 Python:建议 3.10 或 3.11。 GPU:建议 NVIDIA 显卡,24GB 显存可跑 7B/8B 级(如 Llama 3.1 8B)。没有 GPU 也能跑小模型或量化模型,但性能有限。 模型来源:Hugging Face(如 meta-llama/Llama-3....

七月 10, 2025 · 2 分钟