Vllm

微软研究院最近发布了 Fara-7B，这是一款专为电脑操作（Computer Use）设计的代理小语言模型（Agentic SLM）。与传统的聊天模型不同，Fara-7B 旨在通过像人类一样使用鼠标和键盘来完成任务。 什么是 Fara-7B？ Fara-7B 是一个拥有 70 亿参数的模型，基于 Qwen2.5-VL-7B 构建。它的主要特点包括： 视觉感知：它通过视觉感知网页（截图）来操作，不需要依赖辅助功能树（Accessibility Trees）或额外的解析模型。 高效紧凑：尽管只有 7B 参数，但在同类模型中实现了最先进的性能，甚至在某些基准测试中可以与更大的模型竞争。 端侧运行：由于体积小，它可以在设备上本地运行，从而降低延迟并提高隐私安全性。 核心技术 Fara-7B 的训练利用了微软开发的合成数据生成管道，该管道基于 Magentic-One 框架。它通过“观察-思考-行动”（observe-think-act）的循环来执行任务。 在每个步骤中，模型会接收： 用户指令 完整的操作历史 最近的三张屏幕截图 然后，它会输出一个推理信息（“思考”下一步行动），随后调用工具（如 click(x,y)、type() 等）来执行操作。 性能表现 在 WebVoyager、Online-Mind2Web 等基准测试中，Fara-7B 展现了强大的性能。例如在 WebVoyager 上，它的任务成功率达到了 73.5%，超过了 UI-TARS-1.5-7B (66.4%) 和 GPT-4o (SoM Agent, 65.1%)。 如何通过 vLLM 使用 Fara-7B Fara-7B 已经发布在 Hugging Face 上。由于它是基于 Qwen2.5-VL 的，我们可以使用 vLLM 来高效地部署和推理。 安装 vLLM 首先确保你安装了最新版本的 vllm： pip install vllm Python 代码示例 以下是一个使用 vLLM 加载 Fara-7B 并进行推理的 Python 脚本示例：...

原文链接：The Best Choice for AI Inference -> vLLM 注意：本译文已获得的原文作者翻译授权，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。...

大模型在推理部署时，往往存在显存瓶颈： 模型参数（Parameters, P）动辄上百 GB，需要长期驻留显存。 输入/输出数据（Data, D）则随请求动态变化，但往往和参数耦合在同一设备上，导致显存占用不均衡，扩展性受限。 为了解决这一问题，可以借助 vLLM 框架实现参数 / 数据（P/D）分离，提升推理系统的灵活性和吞吐。 大模型推理的资源瓶颈 以一个 70B 规模的 Transformer 模型为例： 参数权重（FP16 存储）约需 140GB 显存； 每次请求输入的序列数据、KV Cache 会消耗额外显存，并随 batch size 增长而急剧膨胀。 如果不加区分地将 P 与 D 放在同一块 GPU： 参数长期驻留，挤压了用于动态数据的显存； 多实例并发时，数据显存不足，限制了吞吐。 因此，在分布式推理系统中，业界逐渐采用 参数与数据分离（P/D Separation） 的架构思路。 vLLM 简介 vLLM 是一个高性能的大模型推理引擎，核心优势包括： PagedAttention：高效管理 KV Cache，支持大批量并发； 高吞吐率：相较于 Hugging Face Transformers 推理，吞吐提升数倍； 灵活的分布式支持：可结合 DeepSpeed、Megatron 等方案，支持参数/数据分布式存储与调度。 vLLM 的模块化架构，使其天然适合实现 P/D 分离。 P/D 分离的实现思路 在 vLLM 中，推理流程大致分为两个部分： 参数侧（P） 模型权重加载与存放； 可通过 ZeRO-3 / Tensor Parallel 等策略将参数分布在多 GPU 节点上； 参数在整个推理生命周期中保持常驻，不随请求波动。 数据侧（D）...

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....