vLLM 本地部署与模型预热全攻略：让首次响应从 5 秒变 1 秒

故事的开始：收到咨询“预热怎么搞？”

前不久收到咨询：“本地 vLLM 部署的模型，预热怎么做？首个 token 总是慢，有没有实战细节？”

我心想：“vLLM 不是已经够快了吗？” 结果一查日志，首轮请求还是触发了模型加载、CUDA 内核 JIT、KV Cache 申请，GPU 还在掉电待机状态…难怪要等。

于是我专门记录了优化全过程并“肝”了本文，分享：如何在本地 GPU 上用 vLLM 部署大模型，并把预热做到极致，让用户一上线就感受到“秒回”的丝滑。

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首先，vLLM 是个啥？它适合跑哪些开源模型？

敲黑板： vLLM = 高性能推理引擎，核心是 PagedAttention + 连续批处理（continuous batching），原生支持 OpenAI 兼容接口。

吃苦耐劳的我进行了一番搜索并整理，目前社区里的模型热度排名（按公开版本常用度排序）如下：

1. Qwen2.5 系列：7B/14B/32B/72B Instruct，中文/多语表现强，社区活跃度高
2. Llama 3.1：8B/70B Instruct，生态插件/量化多
3. Mixtral & Mistral：Mistral Nemo 12B、Mixtral 8x7B、8x22B（MoE）
4. Yi 1.5：9B/34B Instruct，中文长文稳定
5. GLM-4 9B / ChatGLM3/4 6B/9B：对话/工具调用成熟
6. Gemma 2：9B/27B（指令版更好用）
7. Phi-3.5：mini/medium，极致性价比
8. 量化变体：AWQ、GPTQ、GGUF（注意 flash-attn/rope 支持）

模型选择指南：

模型	参数量	显存需求(fp16)	中文能力	推理速度	适用场景
Qwen2.5-Instruct	7B/14B/32B/72B	14/28/64/144 GB	五星	快	通用对话、RAG
Llama 3.1	8B/70B	16/140 GB	三星	快	英文为主
Yi-1.5	9B/34B	18/68 GB	五星	快	长文本(200k)
GLM-4	9B	18 GB	五星	中	工具调用
Mistral-Nemo	12B	24 GB	三星	快	代码生成
Mixtral-8x7B	47B(MoE)	94 GB	三星	中	复杂推理

以上排名和横评未必正确无误，如有出入，欢迎留言纠正！

本文记录的是使用单卡（RTX 3070 16GB 显存）、内存 64GB 跑 Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct (fp16) 的实战过程，模型选择仅供参考，你可以根据需求选择模型。

为何选它？ Qwen2.5-7B-Instruct 兼顾中文/多语体验、7B 体量适配 16GB 显存单卡，社区案例多、量化/部署资料丰富，易复制复现。

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环境准备

硬件与软件要求

组件	最低要求	推荐配置	本文测试环境
GPU	8GB VRAM	16GB+ VRAM	RTX 3070 16GB
CUDA	11.8	12.1+	12.1
Driver	525.x	535+	535.183
Python	3.9	3.10/3.11	3.10
PyTorch	2.1.0	2.2.0+	2.2.1+cu121
RAM	32GB	64GB+	64GB

创建虚拟环境

python -m venv vllm_env
source vllm_env/bin/activate  # Linux/Mac
# vllm_env\Scripts\activate   # Windows

安装核心依赖（自动匹配 CUDA 版本）

pip install torch==2.2.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install “vllm>=0.5.0” “transformers>=4.40.0”
pip install “openai>=1.40.0” “huggingface_hub>=0.22.0”
pip install matplotlib pandas # 用于性能分析

可选：Flash Attention（显著加速）

pip install flash-attn --no-build-isolation

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① 以为“启动 = 上线”，被「首 token」 上了一课

我信心满满地敲下：

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct \
  --host 0.0.0.0 --port 8000 \
  --gpu-memory-utilization 0.9 \
  --max-model-len 4096

（提示：若模型需从 Hugging Face 拉取，先 huggingface-cli login 或设置 HF_TOKEN；如 16GB 显存仍吃紧，可把 --gpu-memory-utilization 调低至 0.88 或把 --max-model-len 下调到 3072。）

端口通了，健康检查 OK，发第一条请求：

TTFT（首 token 延迟）：5~6s

第二条请求：

TTFT：≈1s

差距一眼明了：冷启动伤不起。

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② 翻日志才知道，预热要触发的东西太多了

冷启动的隐形成本：

• 分词器懒加载：第一条中文/符号混合 prompt 最慢
• CUDA kernel JIT：flash-attn、rope、rmsnorm 等都要编译
• KV Cache 申请：长 prompt 会触发大页分配
• 调度器初始化：continuous batching 的批次合并要先跑一遍
• GPU 掉电：没开 nvidia-persistenced，GPU 频率慢慢爬

目标很明确：把这些成本提前花掉。

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③ 设计预热策略，覆盖“长短胖瘦”所有姿势

我列了一张预热覆盖表：

维度	要覆盖什么	目的
Prompt 长度	32 / 256 / 1024+	触发分词缓存、KV 大页申请
输出长度	32 / 128	让 decode 内核 JIT 完整
并发	4 / 8 / 16	让调度器、连续批次稳定
语料类型	中/英/符号混合	填满分词 cache，避免首条中文慢
特殊路径	流式 / 非流式	SSE/HTTP chunking 都走一遍

预热脚本要“一次打穿”这些组合，不能只发一条短 prompt。

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李牛子前辈说：“Talk is cheap. Show me the code.”

好吧！

④ 上代码：预热脚本

# warmup_vllm.py
import asyncio, time, sys
from openai import AsyncOpenAI

client = AsyncOpenAI(
    base_url="http://127.0.0.1:8000/v1",
    api_key="not-used",
    timeout=30,
)

base_prompts = [
    "用 3 点概括 Transformer 的核心思想。",
    "Write a concise intro to CUDA graph capture for attention kernels.",
    "给出一篇 1200 字的综述：vLLM 的调度、KV Cache 分页与连续批次。",
    "Symbols: $$$ *** ### 混合一下 tokenizer 缓存。",
]

length_pairs = [(32, 64), (256, 64), (1024, 128)]  # (target_prompt_len, max_tokens)

def make_prompt_with_length(base_prompt, target_len):
    """扩展 prompt 到目标长度（按字符数估算）"""
    if len(base_prompt) >= target_len:
        return base_prompt

    # 构造填充内容，让 prompt 达到目标长度
    padding_text = "请详细展开说明，包括具体的技术细节、实现原理、优化方法、性能指标、应用场景。"
    repeat_count = (target_len - len(base_prompt)) // len(padding_text) + 1
    padding = (padding_text * repeat_count)[:target_len - len(base_prompt)]
    return base_prompt + padding

async def send(prompt, max_tokens):
    try:
        t0 = time.time()
        resp = await client.chat.completions.create(
            model="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            max_tokens=max_tokens,
            temperature=0.2,
            stream=False,
        )
        dt = time.time() - t0
        preview = resp.choices[0].message.content[:60].replace("\n", " ")
        return dt, preview
    except Exception as e:
        print(f"预热请求失败: {e}", file=sys.stderr)
        return 0, f"ERROR: {str(e)[:50]}"

async def main():
    print("开始预热 vLLM 服务...")
    tasks = []

    # 生成不同长度的 prompt 组合
    for base_prompt in base_prompts:
        for prompt_len, max_tok in length_pairs:
            # 根据目标长度扩展 prompt
            extended_prompt = make_prompt_with_length(base_prompt, prompt_len)
            print(f"  准备长度 ~{len(extended_prompt)} 的 prompt，max_tokens={max_tok}")

            # 并发 4 个相同请求，测试并发处理能力
            for _ in range(4):
                tasks.append(asyncio.create_task(send(extended_prompt, max_tok)))

    # 等待所有任务完成
    results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)

    # 统计结果
    success_count = sum(1 for r in results if isinstance(r, tuple) and r[0] > 0)
    error_count = len(results) - success_count

    print(f"\n预热完成！成功: {success_count}, 失败: {error_count}")

    # 显示部分结果
    for i, result in enumerate(results[:10]):  # 只显示前10个
        if isinstance(result, tuple):
            dt, preview = result
            if dt > 0:
                print(f"[{i:02d}] {dt:.3f}s {preview!r}")
        else:
            print(f"[{i:02d}] 异常: {result}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

两轮跑下来，TTFT 从 5.x s 掉到 0.7~1.x s，延迟波动也小了很多。显存紧张或担心 OOM 时，把每个 prompt 的并发从 4 改成 2。

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⑤ 把预热“产品化”——启动即触发

启动后自动预热

1. 用 systemd 管 vLLM，再在 ExecStartPost 调用 warmup：

[Service]
ExecStart=/usr/bin/python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct \
  --host 0.0.0.0 --port 8000 \
  --gpu-memory-utilization 0.9 \
  --max-model-len 4096

# 等待服务就绪后再执行预热
ExecStartPost=/bin/bash -c 'for i in {1..30}; do \
  curl -s http://127.0.0.1:8000/v1/models && break || sleep 2; \
done && /usr/bin/python /opt/warmup_vllm.py'

Restart=on-failure
RestartSec=10

2. 或者在 CI/CD 的部署脚本里：

# 启动服务后等待就绪
echo "等待 vLLM 服务启动..."
for i in {1..30}; do
  if curl -s http://127.0.0.1:8000/v1/models > /dev/null; then
    echo "服务已就绪，开始预热"
    break
  fi
  sleep 2
done

# 执行预热脚本
python warmup_vllm.py || (echo "warmup failed" && exit 1)

定时保活

长时间无流量，GPU 可能降频、cache 失效。用 cron 每 15 分钟打一次轻量请求：

*/15 * * * * /usr/bin/python /opt/warmup_ping.py >> /var/log/vllm_warm.log 2>&1

warmup_ping.py 可以只发一条 32-token 的短请求，不影响显存。

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⑥ vLLM 参数也要配合预热，否则可能白忙

• --gpu-memory-utilization 0.9：留 10% 余量，避免预热时 OOM
• --max-model-len 4096/8192：过小长 prompt 会失败，过大会撑爆显存，预热前先算好显存占用
• --enforce-eager：默认 False，必要时可打开便于调试内核编译
• --max-num-batched-tokens：在高并发场景适当放大，避免预热覆盖不到大 batch
• 多卡：--tensor-parallel-size N，预热脚本要真正打到所有 GPU，别只打到 rank0
• 低显存（8/12GB）量化方案：

  # 12GB 显存：使用 AWQ 4bit 量化
  python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model TheBloke/Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ \
    --quantization awq \
    --gpu-memory-utilization 0.85 \
    --max-model-len 2048
  
  # 8GB 显存：使用 GPTQ 4bit 量化
  python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model TheBloke/Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ \
    --quantization gptq \
    --gpu-memory-utilization 0.8 \
    --max-model-len 1024
  

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⑦ 观测验证：数据说话才有底气

对比表（RTX 3070 16GB / Qwen2.5-7B-Instruct / fp16）：

指标	冷启动	预热后
TTFT（中等 prompt）	5.4s	1.1s
TTFT（长 prompt 1k）	6.9s	1.7s
P95 波动	2.6s	0.7s
GPU 利用率爬升时间	9s	2.3s

注：上述为本机实测，若硬件/驱动/模型不同，数值仅供参考，重点看“首轮 vs 次轮”的下降幅度。

监控建议：

• nvidia-smi dmon -s pucvmet 看功耗/显存/频率
• vLLM 日志中的 prefill, decode latency（tail -f 观察）
• 简单压测：hey -n 200 -c 16 http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions

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架构长啥样？一图概括

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快速避坑清单

# 1) GPU 持久化，避免掉电重启
sudo nvidia-persistenced

# 2) 先确认显存足够，再设 max-model-len
python - <<'PY'
# Qwen2.5-7B 显存需求计算
model_params_gb = 7 * 2  # 7B params * 2 bytes (fp16) = 14GB

# KV Cache 计算
hidden=4096; layers=32
max_len=4096; dtype_bytes=2  # fp16
# 每 token KV = hidden * 2 (K+V) * layers * dtype
kv_per_token = hidden * 2 * layers * dtype_bytes
kv_cache_gb = kv_per_token * max_len / 1024 / 1024 / 1024

# 总显存需求（预估）
total_gb = model_params_gb + kv_cache_gb + 0.5  # 0.5GB for activation
print(f"模型权重: {model_params_gb:.1f} GB")
print(f"KV Cache (max_len={max_len}): {kv_cache_gb:.1f} GB")
print(f"激活值和其他: ~0.5 GB")
print(f"总需求: ~{total_gb:.1f} GB")
print(f"\n建议配置:")
print(f"16GB 显存: --max-model-len 4096 --gpu-memory-utilization 0.9")
print(f"24GB 显存: --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.9")
print(f"12GB 显存: 使用量化版本 (AWQ/GPTQ 4bit)")
PY

# 3) 预热脚本务必覆盖长 prompt + 并发

# 4) 如果开了 LoRA / speculative，预热也要打到对应路径

# 5) 观测 TTFT 改善：跑两轮 warmup，再压测

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一键可用的示例配置

启动命令：

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct \
  --host 0.0.0.0 --port 8000 \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --gpu-memory-utilization 0.9 \
  --max-model-len 4096 \
  --max-num-batched-tokens 8192

预热脚本调用：

python warmup_vllm.py
python warmup_vllm.py  # 再跑一遍看 TTFT 差异

简易压测：

hey -n 200 -c 16 \
  -m POST \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct","messages":[{"role":"user","content":"hello"}]}' \
  http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions

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此番折腾的收获

踩过的坑：

• 忘开 GPU 持久化，冷启动功耗/频率爬升慢
• 只预热短 prompt，结果第一条长对话仍然 3s+
• 多卡只打到 rank0，其他卡的内核没 JIT
• --max-model-len 估算不足，长 prompt 直接 OOM

值得复用的经验：

1. 预热要覆盖“长短胖瘦”：长度、并发、语料类型、流式路径都要走一遍
2. 预热应产品化：部署脚本/cron 内置，不靠“有人想起来就跑一下”
3. 参数先算后设：KV Cache 是按 max_len 预留的，别凭感觉
4. 观测闭环：TTFT、P95、GPU 频率、日志都要看，别只拍脑袋

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写在最后：让用户一上来就觉得“真快”

vLLM 已经帮我们解决了大模型推理的绝大部分性能问题，预热则是“临门一脚”：把所有冷启动成本前置、平滑掉波动，让体验从第一条请求就拉满。

把这篇攻略照着做，并举一反三地运用到你的工程中，让用户从「等半天」变成「怎么这么快」。