vLLM推理加速学习过程

目录

• 1️⃣ 基础阶段能力（必会）
• 2️⃣ 优化阶段能力（加分项）
• 高阶
• 高阶学习展开
  • 高阶阶段学习优先级
    • 📌 总结优先级表

1️⃣ 基础阶段能力（必会）

• Python / PyTorch 基础

  • 能够加载大模型，执行前向推理
  • 能理解 GPU 显存使用、device 管理

• vLLM 基本使用

  • 单 GPU 上运行 Qwen / LLaMA / ChatGLM 模型
  • 能控制 max_context_len, max_tokens, temperature 等参数
  • 能加载 LoRA 微调权重

• 量化基础

  • BitsAndBytes 8bit 推理
  • 知道 FP16 与 INT8 对显存和速度的影响

• batching

  • 理解批处理的作用
  • 能配置 batch_size / continuous batching

面试时最常问的就是“如何在显存有限的 GPU 上部署 14B/13B 模型”，基础阶段的知识就能回答清楚。

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2️⃣ 优化阶段能力（加分项）

• 吞吐量和延迟优化

  • 能监控 GPU / CPU / 显存
  • 调整 batch size、context length 提升性能

• 流式推理 / 异步调用

  • 理解 asyncio 或 fastapi 接入模型
  • 知道 continuous batching 如何提高吞吐

• 简单量化调优

  • 了解 INT8、FP16 的权衡
  • 能在 BitsAndBytes 参数间选择最优配置

高阶

• 多 GPU / 分布式推理
• Ray 调度 / Worker 池化 / 多模型路由
• AWQ / GPTQ 深度量化（低比特、低显存优化）
• 极限吞吐量调优（streaming + batch + async）

这些技术 主要解决两个问题：

1. 显存不足：单卡无法容纳超大模型（>70B）
2. 高并发场景：需要同时处理大量请求，提高吞吐量

高阶学习展开

如果按照 学习优先级 排序，结合 全职学习和生产场景价值，我会建议你按以下顺序：

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高阶阶段学习优先级

1. 多 GPU / 分布式推理 ✅ 最高优先级

   • 理由：

     • 是其他高级优化的基础
     • TP / PP / DP 概念和实战依赖多 GPU 环境
     • 即使只学习一台机器，也能理解显存拆分、流水线、梯度同步

   • 学完后，你就能理解 AWQ/GPTQ 部署在多卡上的限制 和 Ray 调度的必要性

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2. 极限吞吐量调优（streaming + batch + async）

   • 理由：

     • 高 QPS / 高吞吐场景必备技能
     • 包括 continuous batching、流式推理、异步请求聚合
     • 面试常问 “如何提高大模型推理吞吐量”

   • 先学这个可以在单机或多卡上做实验，收益大、学习成本相对低

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3. Ray 调度 / Worker 池化 / 多模型路由

   • 理由：

     • 主要用于 多节点 / 异构 GPU / 弹性扩缩容
     • 对单机多卡或固定 GPU 数量，提升有限
     • 学这个之前最好先掌握多 GPU 并行和吞吐优化，否则理解会抽象

   • 可作为中后期扩展技能

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4. AWQ / GPTQ 深度量化（低比特、低显存优化）

   • 理由：

     • 只在 超大模型（>70B）、显存不足、低比特需求 才显著有用
     • 学习成本高，需要理解量化策略、精度损失、group size、校准数据
     • 对智能客服类 14B 模型部署，通常用 BitsAndBytes 就够

   • 建议最后学，作为研究 / 特殊优化选项

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📌 总结优先级表

优先级	技能模块	学习理由
1	多 GPU / 分布式推理	基础+核心，高阶优化的前提
2	极限吞吐量调优	高 QPS / 高效利用 GPU，收益大
3	Ray 调度 / Worker 池化	多节点 / 异构 GPU / 弹性扩展才必要
4	AWQ / GPTQ 深度量化	高成本，适合极端场景或科研优化

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💡 小结：

• 如果你目标是 面试 + 生产部署智能客服：

  • 前两项学完就够用了
  • 后两项可以了解概念，先不深度实践

• 如果你未来想做 大规模 LLM 服务 / 低显存极限部署 / 超大模型研究：

  • 后两项可以作为加分和进阶