vLLM 开源的、高效的大型语言模型（LLM）推理和服务的框架

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

1. 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。


2. 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。


3. 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。


4. 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）：

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。