vllm 多机多卡部署大模型 (Ray + vLLM )

Ray 和 vLLM 介绍

如果需要把一个大模型用多卡 / 多机跑起来，追求推理性能：直接用 vLLM 自身的 MPI 多机部署。

如果需要管理多个模型服务、动态扩缩容、统一调度多机资源、构建复杂分布式推理系统：需要用 Ray 封装 vLLM，借助 Ray 的分布式能力提升系统的灵活性和可扩展性。

Ray和vLLM ：两者不是竞争关系，而是互补关系，解决大模型部署中的不同问题。

工具	核心定位	核心能力	解决的问题
vLLM	高性能大模型推理引擎	1. 基于 PagedAttention 实现超高吞吐量   2. 支持张量并行、流水线并行   3. 提供简单的 API 服务封装	解决「单模型 / 多卡推理的性能瓶颈」，让单模型在显卡上跑得更快、更省显存
Ray	分布式计算框架（分布式应用平台）	1. 跨机资源管理（CPU/GPU/ 内存）   2. 分布式任务调度与执行   3. 容错、弹性扩缩容   4. 支持构建分布式服务	解决「多模型、多服务、跨机资源调度」的问题，是分布式应用的「基座」

 

Ray + vLLM 协同优势

1. 更灵活的资源管理：Ray 可以精细调度每台机器的 GPU/CPU 资源，避免 vLLM 直接部署时的资源浪费，支持按需分配显卡给不同模型。
2. 弹性扩缩容：可以根据请求量动态增加 / 减少 vLLM 推理实例，应对流量波动。
3. 多模型管理：轻松部署和管理多个不同的 vLLM 模型服务，统一入口调度。
4. 更好的容错性：Ray 会监控工作节点状态，节点故障时自动重启任务，比 vLLM 原生 MPI 部署的容错能力更强。
5. 简化分布式部署：无需手动配置 MPI 免密、hostfile，Ray 自带跨机通信和节点管理，降低多机部署门槛。