vLLM 开源的、高效的大型语言模型（LLM）推理和服务的框架

未知

2025-02-21 15:23:35

授权协议 Apache-2.0

开发语言

操作系统 Linux

软件类型开源软件

关键字 LLM AI

开源组织无

地区不详

投递者不详

适用人群未知

收录时间 2025-02-21

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概览
文章

vLLM 是一个开源的、高效的大型语言模型（LLM）推理和服务的框架，由加州大学伯克利分校的研究团队开发。它旨在优化大模型的推理性能，尤其是在高吞吐量和低延迟的场景下。vLLM 的核心目标是让开发者能够更高效地部署和运行大型语言模型，特别是在资源受限的环境中。

主要特点

高效的内存管理
vLLM 引入了一种名为 PagedAttention 的创新技术，用于优化注意力机制（Attention）的内存使用。传统的注意力计算在处理长序列时会占用大量显存，而 PagedAttention 通过分页的方式动态管理键（Key）和值（Value）的存储，大幅减少内存浪费，提升推理效率。

高吞吐量
vLLM 支持批量推理（batch inference）和持续批处理（continuous batching），能够在单一 GPU 上处理更多请求。这使得它非常适合需要服务大量用户的生产环境。

易于使用
vLLM 提供了简洁的 API 和对主流模型（如 LLaMA、Mistral 等）的开箱即用支持。用户可以通过几行代码快速部署一个高效的推理服务。

开源和扩展性
vLLM 是开源项目（基于 Apache 2.0 许可），用户可以根据需求定制代码。它还支持与 Hugging Face 等生态系统的集成，便于加载预训练模型。

典型应用场景

实时对话系统：如聊天机器人，需要快速响应用户输入。

文本生成任务：如自动摘要、机器翻译或内容创作。

企业级部署：支持高并发的推理服务，降低硬件成本。

使用示例

以下是一个简单的 vLLM 使用代码片段（假设已安装 vLLM 和相关依赖）：

from vllm import LLM, SamplingParams

# 初始化模型
model = LLM(model="meta-llama/Llama-2-7b-hf")

# 设置生成参数
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, max_tokens=100)

# 输入提示
prompts = ["你好，世界是什么样的？"]

# 生成输出
outputs = model.generate(prompts, sampling_params)


# 打印结果
for output in outputs:
    print(output.outputs[0].text)

与其他框架的对比

相比于 Hugging Face 的 Transformers，vLLM 在高并发场景下性能更优，内存效率更高。

与 NVIDIA 的 TensorRT-LLM 相比，vLLM 更易于上手，且无需特定硬件的支持。

现状和发展

截至 2025 年 2 月 20 日，vLLM 的社区非常活跃，不断有新的优化和功能加入。它已经成为许多 AI 研究者和开发者的首选工具，尤其是在需要高效推理的场景中。如果你对 vLLM 的最新进展感兴趣，可以访问其 GitHub 仓库（https://github.com/vllm-project/vllm）查看更新。