vLLM 初识

一、什么是 vLLM？从起源到核心定位

二、vLLM 凭什么「出圈」？核心优势解析

2.1 革命性的内存管理：PagedAttention 技术

2.2 超高吞吐量：连续批处理 + 硬件优化

2.3 兼容性与灵活性拉满

三、动手实践：vLLM 安装与环境配置

3.1 GPU 环境安装（以 NVIDIA 为例）

3.2 CPU 环境安装（适合测试或资源受限场景）

四、快速上手：vLLM 的两种核心用法

4.1 离线批量推理：高效处理批量任务

4.2 OpenAI 兼容服务器：无缝对接现有应用五、vLLM 适合哪些场景？

总结：vLLM—— 大模型落地的「效率利器」

参考文献

官方文档：https://vllm.hyper.ai/docs/

在大语言模型（LLM）应用日益广泛的今天，如何在保证性能的同时降低部署成本、提升服务吞吐量，成为企业落地 LLM 的核心挑战。而 vLLM 的出现，为这一难题提供了高效解决方案。作为当前最热门的 LLM 推理引擎之一，vLLM 凭借创新的内存管理技术和灵活的部署能力，正在成为学术界和工业界的「新宠」。本文将从基础概念到实操落地，全方位解析 vLLM，帮你快速掌握这一高效工具。

一、什么是 vLLM？从起源到核心定位

vLLM（Vectorized Large Language Model Inference/Serving System）是一款快速、易用的大语言模型推理与服务库，最初由加州大学伯克利分校天空计算实验室开发，如今已发展为社区驱动的开源项目。

简单来说，vLLM 的核心目标是解决大模型推理中的「效率瓶颈」：通过优化内存管理、提升硬件利用率，让 LLM 在相同资源下处理更多请求、降低延迟。它不仅是一个工具库，更是一套完整的 LLM 服务解决方案，支持从单卡部署到分布式集群的全场景需求。

需要注意的是，vLLM 常被与「视觉多模态大模型（Visual-Language Large Model）」混淆，二者完全不同：前者聚焦于 LLM 推理效率优化，后者是融合视觉与语言能力的模型类型，使用时需注意区分。

二、vLLM 凭什么「出圈」？核心优势解析

vLLM 能快速获得认可，源于其在技术创新和实用价值上的突破，核心优势可总结为三点：

2.1 革命性的内存管理：PagedAttention 技术

传统 LLM 推理中，注意力机制的键（Key）和值（Value）缓存（KV Cache）占用大量内存，且容易因请求长度不一导致内存碎片。vLLM 创新性地提出PagedAttention技术，借鉴操作系统「分页管理」思想，将 KV Cache 分割为固定大小的「块」，动态分配给不同请求，大幅减少内存浪费，提升内存利用率达 3-5 倍。

2.2 超高吞吐量：连续批处理 + 硬件优化

vLLM 支持连续批处理（Continuous Batching），能动态合并新请求到正在处理的批次中，避免传统静态批处理的资源闲置问题。配合 CUDA/HIP 图加速执行、FlashAttention 集成等硬件优化，其吞吐量可达传统推理引擎的 10 倍以上。

2.3 兼容性与灵活性拉满

• 模型兼容：无缝对接 HuggingFace 生态，支持 Llama、Qwen、Mistral 等主流模型，无需修改模型代码即可部署。
• 硬件适配：覆盖 NVIDIA、AMD、Intel 等厂商的 GPU/CPU，甚至支持 TPU、AWS Neuron 等特殊硬件，满足不同企业的硬件环境。
• 功能丰富：内置 GPTQ、AWQ 等量化方案（支持 INT4/INT8/FP8）、推测性解码、多 LoRA 支持等高级功能，兼顾性能与成本。

三、动手实践：vLLM 安装与环境配置

vLLM 的安装需根据硬件环境（GPU/CPU）选择不同方案，以下是主流场景的实操指南。

3.1 GPU 环境安装（以 NVIDIA 为例）

GPU 是 vLLM 发挥性能的「主战场」，推荐用于生产环境。

• 前置条件：NVIDIA GPU 算力≥7.0（如 V100、A100、H100 等），Python 3.9-3.12，CUDA 11.8/12.1。
• 快速安装：用 conda 或 uv 创建独立环境后，直接通过 pip 安装预编译包：

# 创建环境（以uv为例）
uv venv vllm-env --python 3.12 --seed
source vllm-env/bin/activate


# 安装CUDA 12.1版本
uv pip install vllm

• 指定 CUDA 版本：若需适配 CUDA 11.8，可手动下载对应版本：

export VLLM_VERSION=0.6.1.post1
export PYTHON_VERSION=310
pip install https://github.com/vllm-project/vllm/releases/download/v${VLLM_VERSION}/vllm-${VLLM_VERSION}+cu118-cp${PYTHON_VERSION}-cp${PYTHON_VERSION}-manylinux1_x86_64.whl --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

3.2 CPU 环境安装（适合测试或资源受限场景）

CPU 环境需从源码构建，支持 Intel/AMD x86、ARM AArch64、Apple Silicon 等架构，以 Intel/AMD x86 为例：

• 前置条件：Linux 系统，gcc/g++ ≥12.3.0，Python 3.9-3.12。
• 安装步骤：

# 安装依赖编译器
sudo apt-get update -y
sudo apt-get install -y gcc-12 g++-12 libnuma-dev
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-12 10 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-12


# 克隆源码并安装
git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git vllm_source
cd vllm_source
pip install --upgrade pip
pip install "cmake>=3.26" wheel packaging ninja "setuptools-scm>=8" numpy
pip install -v -r requirements/cpu.txt --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
VLLM_TARGET_DEVICE=cpu python setup.py install

四、快速上手：vLLM 的两种核心用法

vLLM 的使用场景主要分为「离线批量推理」和「在线 API 服务」，以下是实操示例。

4.1 离线批量推理：高效处理批量任务

当你需要对一批文本进行生成（如数据标注、内容创作），离线推理模式能充分利用硬件资源。

# 1. 导入依赖
from vllm import LLM, SamplingParams


# 2. 定义输入与采样参数
prompts = [
    "你好，你的名字是：",
    "美国总统是谁？",
    "中国首都是",
    "AI的未来",
]
# 温度0.8（越高越随机），top_p 0.95（核心采样概率）
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)


# 3. 加载模型（支持本地路径或HuggingFace模型名）
llm = LLM(model="Qwen/Qwen3-0.6B")  # 本地模型可替换为"/path/to/local/model"


# 4. 生成结果
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)


# 5. 输出结果
for output in outputs:
    print(f"输入：{output.prompt}")
    print(f"输出：{output.outputs[0].text}\n")

小贴士：若模型需要自定义代码（如通义千问），需添加​​trust_remote_code=True​​参数。

4.2 OpenAI 兼容服务器：无缝对接现有应用

vLLM 可部署为兼容 OpenAI API 的服务器，无需修改现有基于 OpenAI SDK 的代码，直接替换接口地址即可使用。

启动服务器

# 启动服务（以Llama-3-8B模型为例）
vllm serve NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct --port 8000 --api-key your-api-key

服务启动后，可通过​​http://localhost:8000/docs​​​查看完整接口文档，支持​​​/v1/chat/completions​​​、​​​/v1/completions​​​等经典接口。

调用服务

用 OpenAI Python 客户端调用，只需修改​​base_url​​：

from openai import OpenAI


client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="your-api-key"  # 与启动时的api-key一致
)


# 聊天接口调用
response = client.chat.completions.create(
    model="NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "介绍一下vLLM的优势"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

五、vLLM 适合哪些场景？

vLLM 的高效性和灵活性使其适用于多种企业场景：

• 高并发 API 服务：如智能客服、内容生成平台，通过高吞吐量支持上万级并发请求。
• 批量数据处理：如文本生成、摘要、翻译等离线任务，缩短处理时间。
• 资源受限环境：通过 INT4/INT8 量化，在消费级 GPU 或 CPU 上部署大模型。
• 多模型部署：支持张量并行和流水线并行，轻松部署千亿参数级大模型。

总结：vLLM—— 大模型落地的「效率利器」

从技术创新来看，vLLM 的 PagedAttention 和连续批处理技术重新定义了 LLM 推理的效率标准；从实用价值来看，其兼容 OpenAI API、支持多硬件和模型的特性，大幅降低了企业落地门槛。

无论是初创公司快速搭建 LLM 服务，还是大型企业优化现有推理系统，vLLM 都值得一试。随着社区的持续迭代，未来它还将支持更多模型和硬件，成为 LLM 推理领域的「基础设施」。

本文转载自​​鸿煊的学习笔记​​，作者：乘风破浪jxj