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:基于 vLLM 框架的大模型推理优化实现参数 / 数据(P/D)分离

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)...

九月 29, 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