一文深入解析vLLM核心架构

在大模型应用中，推理性能往往成为限制系统规模和用户体验的关键因素。为此，vLLM 应运而生，提供了高吞吐量、低延迟的推理引擎，并支持多模型协作和异构硬件调度。vLLM 不仅可以独立作为推理服务，还能与 LangChain 等工程框架无缝集成，实现完整的业务流程编排。

1. vLLM 核心架构解析

vLLM 是一个高性能推理引擎，核心架构包括模型加载与管理、请求调度、流水线推理、结果汇聚与缓存。它支持多模型并行、异步执行，并能与上层框架（如 LangChain）集成，提供完整业务流程的推理能力。

# 示例代码：加载模型与单条推理
from vllm import LLM, SamplingParams

# 初始化 vLLM 模型
model = LLM(model="huggingface/gpt-j-6B")

# 单条请求推理
response = model.generate(["Hello, world!"], sampling_params=SamplingParams(temperature=0.7, max_output_tokens=50))
print(response[0].text)

2. 流水线化推理与 Batch 调度

vLLM 使用流水线化推理，将生成任务拆分为多个阶段（如 token 生成、注意力计算、输出汇总）并行执行，同时结合 Batch 调度，将多个请求合并为一个批次，提高 GPU 利用率和吞吐量。

#示例代码：批量推理
prompts = ["Hello, how are you?", "What is the capital of France?", "Tell me a joke."]
# 使用 Batch 调度可以显著提升高并发场景下的性能，同时保证响应延迟低。
responses = model.generate(prompts, sampling_params=SamplingParams(temperature=0.7, max_output_tokens=50))
for i, r in enumerate(responses):
    print(f"Prompt: {prompts[i]}")
    print(f"Response: {r.text}\n")

3. vLLM 与 LangChain 集成实践

vLLM 可以作为 LangChain 的底层 LLM 提供高吞吐量推理能力，LangChain 负责任务拆解、Agent 调度和工具调用。这种结合实现了业务逻辑与高性能推理的统一。

# 示例代码：与 LangChain 集成
from langchain import LLMChain, PromptTemplate
from langchain.llms import VLLM
# 通过这种方式，LangChain 管理复杂任务流程，vLLM 提供高性能推理支撑。
# 使用 vLLM 作为 LangChain 的 LLM backend
vllm_llm = VLLM(model="huggingface/gpt-j-6B")
template = PromptTemplate(input_variables=["topic"], template="Write a short paragraph about {topic}.")
chain = LLMChain(llm=vllm_llm, prompt=template)

result = chain.run({"topic": "Artificial Intelligence"})
print(result)

4. 异构硬件调度与扩展策略

vLLM 支持在异构硬件环境中优化资源利用，包括 GPU/CPU 混合调度、多 GPU 并行以及动态显存管理。

# 示例代码：多 GPU 并行推理
# 分配模型到不同 GPU
# 异构硬件调度可以显著提升吞吐量，同时避免显存溢出（OOM）。
model_gpu0 = LLM(model="huggingface/gpt-j-6B", device="cuda:0")
model_gpu1 = LLM(model="huggingface/gpt-j-6B", device="cuda:1")

prompts_gpu0 = ["Task for GPU0"]
prompts_gpu1 = ["Task for GPU1"]

responses0 = model_gpu0.generate(prompts_gpu0)
responses1 = model_gpu1.generate(prompts_gpu1)

5. 多模型协作与动态路由实现

vLLM 支持动态路由，将不同任务分发给不同模型执行，并结合流水线与 Batch 调度实现高效多模型协作。

# 示例代码：动态路由执行
# 动态路由使系统能够根据任务复杂度和资源状态灵活调度模型，实现高性能和高可用。
tasks = [
    {"text": "Write a poem", "model": model_gpu0},
    {"text": "Explain quantum physics", "model": model_gpu1}
]

for task in tasks:
    resp = task["model"].generate([task["text"]])
    print(resp[0].text)

最后，我们回答一下文章开头提出的问题

1.vLLM 的核心架构与推理机制如何设计？

核心架构包括模型管理、请求调度、流水线化推理和结果汇聚，支持多模型并行和异步执行。

2.vLLM 如何通过流水线化和 Batch 调度提升吞吐量？

将任务拆分为流水线阶段并行执行，动态合并请求形成批次，并使用异步调度降低平均延迟。

3.vLLM 在多模型协作与异构硬件调度方面有哪些工程实践？

支持多模型路由、动态策略调整、GPU/CPU 异构调度、多 GPU 扩展，以及边缘与云混合部署，实现高性能、高可用推理。

---

如何系统学习掌握AI大模型？

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。

学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。

这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！

1. 成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

这里，我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。

2. 大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

3. 大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

4. 大模型行业报告

行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5. 大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

6. 大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

全套的AI大模型学习资源已经整理打包，有需要的小伙伴可以微信扫描下方优快云官方认证二维码，免费领取【保证100%免费】