vllm并发太大，导致服务奔溃

vllm并发大致服务崩溃及指标解读
最新推荐文章于 2025-09-23 15:28:13 发布
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指标解读

  • running
    推理中的
  • swapped
    因为优先级问题中止推理的
  • pending
    无资源，等待中的

Prefix cache usage: 加速推理的，为了尽可能命中前缀缓存，应该尽量将公共的输入部分前置

GPU KV-cache usage: 接近100%的话就会导致推理失败，注意 KV-cache usage不能过高

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如何对vllm模型推理框架，进行并发测试，看看能一次并发多少？
本博客，博文仅代表个人操作经验，不能完全解决你的问题，仅供参考，佛系回复。
05-19 582
情况您脚本上会看到的表现并发未超限所有请求成功返回，响应时间合理并发轻微超限部分请求超时或失败，少量错误码出现并发大幅超限大量请求失败，超时异常，服务拒绝响应TOTAL_REQUESTS = 10 # 总共发送多少条请求，您可以改{"role": "user", "content": "你好，AI-Sphere-Butler是什么项目？= 200:print(f"[{idx}] 请求失败，状态码：{status}")
【VLLM】高并发下输出结果不完整/错乱问题及解决方案
不凡De老五
07-22 2475
摘要：在使用vllm(0.8.5)进行大模型推理时发现，当并发请求超过特定阈值(TP=2时16个，TP=4时32个)会出现结果不完整或错乱现象。经排查发现该问题与显存容量无关，而是与token长度和级联注意力机制相关。当并发数超过阈值时，级联注意力机制会共享共有前缀的注意力计算，导致异常。该问题在不同token长度下阈值会有变化，但始终与TP数成正比关系。
SGlang 并行压测基本代码 vllm适用（g老师提供版）gpukvcache usage不为0 prefix也不为0 可以看良性
m0_51389066的博客
09-11 134
其它高级参数（最大上下文、批量等）在 SGLang 的 flag 命名可能与 vLLM 不同。建议先用最小启动，性能参数逐步加（避免不认识的 flag 报错）。
vLLM引擎在部署大模型时显存占用较大的原因
DREAM_xs的博客
05-12 3372
vLLM的高显存占用源于其以吞吐量为优先的设计哲学（如预分配机制、连续批处理），以及默认参数对显存资源的保守预留。通过合理调整参数并利用PagedAttention的分块管理特性，可在性能与显存效率间取得平衡。vLLM引擎在部署模型时占用较大的显存是为了换取更高的计算效率和更低的推理延迟。以下是详细的解析：一、提升计算效率。
vllm命令行启动方式并发性能实测
qq_40450969的博客
05-07 899
设备V100双卡，测试模型qwen2.5-7b,并发度为100。双卡 使用。
vllm常用参数总结
热门推荐
baiyipiao的博客
09-05 2万+
具体参数：OpenAI 兼容服务器 — vLLM引擎参数 — vLLM常用参数： 2. 终端分析 2.1 查看终端内容 2.2 /metircs接口 请求： curl http://localhost:8000/metircs输出结果较长，主要分析vllm:采用的框架为vllm，部署的Qwen72B是选择环境0.4.3部署的Llama70B选择的环境是0.5.3vllm低版本无法适配Llama模型，在vllm0.5.3修复了该问题Issue：[Model] Meta Llama 3.1
vLLM：给大模型提提速，支持高并发吞吐量提高24倍，同时推理速度最少提高 8 倍
Debroon
03-18 1万+
vLLM系统：在PagedAttention的基础上构建的一个高吞吐量的分布式LLM服务引擎，采用块级内存管理和预先请求调度，实现了KV缓存内存的近零浪费。这导致了大量的内部碎片化（预留的内存未被完全使用）和外部碎片化（由于连续内存的需求，可用内存块被分散，不能被有效利用）。按照改进的方式，你可以立即把客人A的订单向前推进到下一步（加汉堡肉），同时把新来的客人B的订单加入到加生菜的步骤中。通过这种方式，vLLM可以在有限的GPU内存中，以更高的效率处理更多的请求，提高了LLM服务的吞吐量和响应速度。
本地部署的Qwen3，测试不同数量并发请求的吞吐量
overwhelmed的博客
09-08 926
所以可以在api里面限流，因为当队列过长时，延时太大，返回没有意义，不如直接不要浪费计算资源。
用 vLLM 在两张 RTX 3090 上部署 Qwen2.5-14B BF16全量大模型的完整过程
博客虽小，世界尽在其中
07-03 3107
在大模型落地应用愈发火热的今天，如何在消费级显卡设备上高效部署百亿参数级别的大语言模型成为开发者关注的焦点。本文基于两张 NVIDIA RTX 3090 显卡，实战演示了如何使用 vLLM 高性能推理框架部署 Qwen2.5-14B 全量大模型。文章不仅详细讲解了 vLLM 的安装与配置流程，还深入解析了其核心技术（如 Tensor Parallel 和 PagedAttention）如何提升推理吞吐与显存利用率。通过启动参数配置、OpenAI API 接口调用、显存优化与多卡协同等关键实践，读者将全面掌握
vLLM开发--从基础环境搭建，代码编译，调试到跑通单元测试
当奋斗成为生命里的印记，时代的展馆里，闪烁着我们未曾熄灭的星光。加油技术人！
08-31 1580
本文介绍了vLLM开发环境的配置及单元测试方法。文章介绍了在Ubuntu系统下的环境配置步骤，调试方式和单元测试方法。
vllm不掉线
03-28
如果模型太大而显存不足，可能会导致进程崩溃。这时候可能需要调整模型的分片策略，或者使用量化技术减少显存占用。此外，监控工具如nvidia-smi、htop可以帮助实时监控资源使用情况。 然后是配置参数优化。VLLM可能...
深入探究 Python 领域 vllm 的核心功能_副本
Python编程之道的博客
06-05 909
随着 ChatGPT 掀起的“全民大模型”热潮，从企业级对话系统到个人 AI 助手，大模型推理的需求呈指数级增长。但传统推理框架（如 Hugging Face Transformers）在面对“多用户并发请求”“超长文本生成”时，常出现“GPU 忙闲不均”“内存碎片严重”“延迟忽高忽低”等问题。本文聚焦 vLLM 这一专为大模型优化的高性能推理框架，覆盖其核心功能的原理、实现和实战应用，帮助开发者快速掌握“让大模型跑更快”的关键技术。
vLLM 多实例高效部署实战：并发推理能力挖掘与资源利用率极限优化
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
05-07 3009
随着企业对大语言模型并发能力和多租户隔离部署需求的提升，vLLM 凭借其高效的 Paged KV Cache 结构与流式推理机制，逐步成为主流的服务引擎选择之一。然而，在实际落地过程中，面对多实例部署、GPU 显存隔离、Batch 拼接失败、上下文爆炸与 Token 排队等场景挑战，许多工程团队难以发挥出 vLLM 的最大性能。本篇将基于真实部署数据，系统拆解 vLLM 的多实例服务体系、异步调度链路、资源复用策略与并发优化方法，提供可复现、可监控、可上线的完整工程路径，助力企业构建稳定、高效、低延迟的大模
TensorFlow相关组件的安装
AAI666666的博客
01-11 3026
TensorFlow相关组件的安装
KV-Cache 基础理解
weixin_71945758的博客
03-04 382
显存占用 = 2 × precision × layer_num × seq_len × batch_size × emb_dim。来避免重复计算，然而，这种优化也会带来显存占用的增加，尤其是在长序列推理时。的增加，显存占用会显著增加，这就是 KV-Cache 在处理长序列时的缺点。模型中，推理过程涉及逐步生成下一个 token，缓存已计算的。可以避免每次都重新计算这些值，节省大量的计算资源。来减少计算冗余，从而提高计算效率。中，KV-Cache 通过缓存。KV-Cache 使用缓存的。
如何计算VLLM本地部署Qwen3-4B的GPU最小配置应该是多少？多人并发访问本地大模型的GPU配置应该怎么分配？
m0_63137469的博客
05-23 1622
本文解决了很多VLLM的实际部署的硬件配置问题。
高性能部署实战：vLLM 安装配置 × tokens/s 提升 × 并发测试（适配国产模型）
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
03-30 2727
✅ vLLM 安装配置 + 启动实战✅ Qwen / DeepSeek 模型兼容部署✅ 实测对比吞吐速度与显存✅ 多卡 + Docker 部署优化方案。
大模型推理优化：vLLM框架详解，解决显存与并发难题
最新发布
Code1994的博客
09-23 858
vLLM是由 UC Berkeley 团队开源的一个大模型推理框架（Serving Framework），它的目标是让大语言模型（LLM）在推理时更高效，特别是在高并发、多请求、长上下文等场景下。**PagedAttention：**像操作系统虚拟内存一样管理 KV cache，解决显存碎片问题。**Continuous Batching：**动态批处理机制，让新请求能随时加入，提升吞吐与并发。**Prefix Sharing：**相同前缀的请求共享 KV Cache，减少重复计算。
vllm并发怎么处理，1秒发送6个请求，服务端是同时回复请求还是列队处理？
本博客，博文仅代表个人操作经验，不能完全解决你的问题，仅供参考，佛系回复。
06-02 2622
vLLM并发请求处理机制解析（150字摘要）： vLLM采用动态批处理策略处理并发请求，会将多个请求合并为批次在GPU上并行执行。日志数据显示"Running: 4-5 reqs"表明系统能同时处理多个请求，"Waiting: 0"说明无排队等待情况。通过KV Cache（使用率0.5%）和Prefix Cache（命中率65.5%）优化推理效率，前者缓存中间计算结果，后者复用相似前缀的激活状态。当并发请求超过硬件负载时才会出现排队（Waiting>0），正常情
高并发服务器：QT和C++实现源码详解
从给定文件信息中，我们可以提取出关键词“Qt”，“C++”，“高并发”，“服务器”和“源码”，围绕这些关键词，我们可以展开以下知识点： ### Qt Qt 是一个跨平台的应用程序和用户界面框架，由挪威的Trolltech公司...
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