轻松理解vLLM：大语言模型推理的高效利器与实用示例

vLLM是一个专门为大型语言模型（LLM）推理设计的开源框架，目标是让模型在实际应用中更快、更省显存，同时支持多任务和多用户场景。下面用最简单的方式介绍它的基础知识、核心技术、应用场景，并配上示例代码，帮助大家快速理解和使用。

vLLM是什么？

vLLM全称：Very Large Language Model，意指专门针对超大规模语言模型推理优化的框架。
核心技术------PagedAttention（分页注意力） ：
- 灵感来自操作系统的虚拟内存分页技术。
- 将注意力机制中的键（key）和值（value）缓存分成固定大小的"页"，分块存储和管理。
- 这样做减少了显存碎片和浪费，显存利用率高达96%以上，内存浪费不到4%。
- 还能让GPU显存支持更多并发请求，提升整体效率。
性能优势：
- 吞吐量比传统的HuggingFace Transformers框架高出最高24倍。
- 文本生成推理速度比HuggingFace Text Generation Inference快约3.5倍。
- 不需要修改模型结构，直接替换推理框架即可享受加速。
兼容性和灵活性：
- 支持HuggingFace模型无缝集成。
- 支持多种解码算法（如并行采样、束搜索）。
- 支持多GPU分布式推理（张量并行、流水线并行）。
- 兼容OpenAI API接口，支持NVIDIA、AMD、Intel GPU和TPU等多种硬件。

vLLM解决了哪些问题？

问题	vLLM的解决方案
显存碎片和浪费	PagedAttention机制分块管理KV缓存，显存利用率接近最优。
推理吞吐量不足	采用连续批处理、优化CUDA内核和推测解码技术，大幅提升推理速度。
多任务调度复杂	先进的调度策略（先来先服务和抢占机制）保证高并发环境下资源合理分配。
多GPU分布式部署难度	支持多GPU张量并行和流水线并行，简化大模型多设备部署。
集成难度高	与主流模型和API兼容，降低开发者集成门槛。

vLLM的主要应用场景

实时推理服务：如聊天机器人、智能客服，支持高并发、低延迟的对话生成。
长文本生成：文章写作、摘要生成、创意内容创作等。
多任务多用户环境：动态批处理多请求，保证资源高效利用。
自然语言处理（NLP） ：情感分析、问答系统、机器翻译、代码补全等。
集成部署：可作为推理服务器，支持FastAPI前端，方便集成和分布式扩展。

vLLM核心技术详解：PagedAttention

PagedAttention将长文本的注意力计算划分为多个"页"，每页包含固定数量的词汇，模型只计算当前页内词汇和前一页部分词汇的关系，减少计算量和内存占用，提升推理速度。

PagedAttention原理示意

文本分页：将输入长文本分成多个小段（页），每页固定大小，比如128个token。
局部注意力计算：只计算当前页内token之间的注意力。
跨页部分连接：为了保证上下文连贯，计算当前页与前一页部分token的注意力。
循环处理：逐页处理，完成整个文本的推理。

这种方式让显存使用更均匀，减少了碎片，同时加速了推理过程。

vLLM使用示例代码

1. 安装vLLM

bash 复制代码

pip install vllm

2. 基础推理示例

python 复制代码

from vllm import LLM, SamplingParams

# 准备多个输入提示
prompts = [
    "你好，我叫",
    "中国的首都是",
    "人工智能的未来是",
    "请介绍一下vLLM框架"
]

# 设置采样参数，temperature控制生成多样性，top_p控制采样范围
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)

# 初始化vLLM，加载小型模型facebook/opt-125m（示例）
llm = LLM(model="facebook/opt-125m")

# 生成文本
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

# 打印结果
for output in outputs:
    print(f"输入: {output.prompt}")
    print(f"生成文本: {output.outputs.text}\n")

3. 结合HuggingFace Tokenizer的示例

python 复制代码

from transformers import AutoTokenizer
from vllm import LLM, SamplingParams

# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/opt-125m")

# 采样参数
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=50)

# 初始化vLLM
llm = LLM(model="facebook/opt-125m")

# 准备prompt
prompt = "请简要介绍人工智能的发展历程。"

# 生成文本
outputs = llm.generate([prompt], sampling_params)

# 输出结果
for output in outputs:
    print(f"输入: {output.prompt}")
    print(f"生成文本: {output.outputs.text}")

4. 运行OpenAI兼容API服务（命令行）

bash 复制代码

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model facebook/opt-125m --trust-remote-code

默认监听8000端口，启动后可以用curl或Python调用：

bash 复制代码

curl http://localhost:8000/generate -d '{
  "prompt": "中国的经济发展趋势是",
  "temperature": 0.7,
  "n": 1
}'

vLLM性能数据参考

在NVIDIA A100 GPU上，vLLM对LLaMA-13B模型的吞吐量比HuggingFace Transformers高出约24倍，比Text Generation Inference快3.5倍
在长文本生成任务中，PagedAttention机制能将推理时间缩短近50%，同时保持生成质量
对于Llama 8B模型，vLLM可实现吞吐量提升2.7倍，生成速度提升5倍

总结

vLLM是一个专门为大规模语言模型推理设计的高效开源框架，利用分页注意力（PagedAttention）技术优化显存管理和计算效率。它支持多GPU分布式推理，兼容主流模型和API，适合实时对话、长文本生成、智能客服等多种应用场景。通过简单的Python接口和命令行工具，开发者可以快速上手，显著提升模型推理性能和吞吐量。

参考文献

以上内容基于公开资料和社区最新研究成果整理，主要参考了伯克利大学LMSYS团队的vLLM项目介绍及相关技术博客。