VLLM进行LLM推理

VLLM（Very Large Language Model Serving）是一个高性能的大语言模型推理框架，专为高效部署和服务大型语言模型（LLM）而设计。它基于 PagedAttention 机制，能够显著提高吞吐量并降低延迟，同时支持多种流行的 LLM（如 GPT-2、GPT-NeoX、LLaMA 系列等）。

VLLM 的核心优势

极高的吞吐量：相比传统实现（如 Hugging Face Transformers），VLLM 通常能提供 10-100 倍的吞吐量提升。
低延迟：优化的推理引擎和内存管理机制，减少了模型响应时间。
内存高效：PagedAttention 技术借鉴操作系统的虚拟内存和分页思想，更高效地管理 KV 缓存，显著减少内存浪费。
兼容性好：支持 Hugging Face 模型格式，易于集成到现有工作流中。
丰富的功能：支持连续批处理（Continuous Batching）、张量并行、动态请求处理等高级特性。

VLLM 的基本使用流程

1. 安装 VLLM

bash
 
pip install vllm

对于需要特定功能（如 CUDA 支持、分布式推理）的场景，可以安装完整版：

bash
 
pip install "vllm[extras]"

2. 基本推理示例（Python API）

使用 VLLM 的LLM类可以快速实现模型推理：

VLLM基本推理示例

创建时间：16:37

3. 使用命令行启动 API 服务

VLLM 提供了与 OpenAI 兼容的 API 服务器，可以方便地部署为服务：

bash
 
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf \
    --port 8000 \
    --tensor-parallel-size 1

启动后，可以通过类似 OpenAI 的 API 进行调用：

python
 
运行
 
import requests

response = requests.post(
    "http://localhost:8000/v1/completions",
    json={
        "model": "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",
        "prompt": "Hello! What is your name?",
        "max_tokens": 50,
        "temperature": 0.7,
    },
)

print(response.json())

VLLM 的核心技术：PagedAttention

PagedAttention 是 VLLM 的核心创新，解决了传统 LLM 推理中 KV 缓存内存利用率低的问题：

内存分页：将 KV 缓存分割成固定大小的块（pages），每个序列的 KV 缓存由多个块组成。
虚拟内存：使用虚拟地址到物理地址的映射，允许非连续的内存分配。
高效共享：对于重复的前缀（如系统提示），可以共享 KV 缓存块，减少内存占用。

这一机制使得 VLLM 能够在有限的 GPU 内存中处理更多并发请求，大幅提高吞吐量。

高级配置选项

连续批处理（Continuous Batching）：
自动将新请求插入到现有批处理中，无需等待整个批次完成，减少空闲时间。
张量并行：
对于超大型模型（如 100B + 参数），可以使用--tensor-parallel-size将模型分布到多个 GPU 上。
量化支持：
支持 GPTQ、AWQ 等量化方法，降低内存占用：
python

运行
llm = LLM(model="TheBloke/Llama-2-70B-Chat-GPTQ", quantization="gptq")

流式输出：
支持实时返回生成结果，适合对话场景：

python
 
运行
 
for output in llm.generate(prompts, sampling_params, stream=True):
    print(output.outputs[0].text, end='', flush=True)

适用场景

高并发 API 服务：需要同时处理大量用户请求的场景（如聊天机器人服务）。
低延迟要求应用：对响应速度敏感的交互式应用。
资源受限环境：在有限 GPU 资源下最大化利用率。
大型模型部署：轻松部署 100B + 参数的超大模型。

VLLM 通过创新的内存管理和推理优化，解决了 LLM 部署中的性能瓶颈，已成为工业界部署大语言模型的首选框架之一。根据具体需求，可以调整并行策略、量化方式和批处理参数，以在吞吐量、延迟和内存使用之间取得最佳平衡。

posted @ 2025-08-24 16:38 m516606428 阅读(126) 评论(0) 收藏举报

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