一文带你了解vLLM及基础使用

一文带你了解vLLM及基础使用

引言

在大语言模型（LLM）飞速发展的今天，如何高效地部署和推理这些模型成为了研究和工程实践中的关键挑战。模型规模的不断增长带来了巨大的计算和内存开销，使得实时、低成本的推理服务变得异常困难。幸运的是，社区涌现了许多优秀的开源项目来应对这些挑战，vLLM 就是其中的佼佼者。

今天，我将带大家深入了解 vLLM——一个专注于提升 LLM 推理吞吐量和降低延迟的高性能开源库。

什么是 vLLM？

vLLM 由加州大学伯克利分校的团队开发，其核心目标是显著提升大语言模型的推理效率。它通过创新的内存管理和调度算法，实现了比现有系统（如 Hugging Face Transformers）高出数倍的吞吐量，同时保持了极低的延迟。

简单来说，vLLM 让你在相同的硬件资源下，能够服务更多的用户请求，或者以更低的成本提供相同的推理服务。

核心技术：PagedAttention

传统注意力机制的痛点

在标准的 Transformer 模型中，注意力机制需要存储所有已生成 token 的 Key 和 Value（KV）缓存。随着生成序列的变长，KV 缓存占用的显存急剧增加。更严重的是，显存碎片化问题：即使总显存有空闲，也可能因为找不到连续的大块内存来存放新序列的 KV 缓存，导致无法处理新的请求或长序列，造成显存利用率低下。

PagedAttention 的解决方案

受操作系统虚拟内存分页机制的启发，vLLM 提出了 PagedAttention：

1. 分页存储 KV 缓存： 将 KV 缓存分割成固定大小的“块”（blocks），每个