vllm并发太大，导致服务奔溃

最新推荐文章于 2025-06-27 18:19:10 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

深入探究 Python 领域 vllm 的核心功能_副本
Python编程之道的博客
06-05 853
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。
大模型推理性能差？你必须知道的优化技巧全汇总
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05-27 905
有更多感悟以及有关大模型的相关想法可随时联系博主深层讨论，我是Fanstuck，致力于将复杂的技术知识以易懂的方式传递给读者，热衷于分享最新的行业动向和技术趋势。如果你对大模型的创新应用、AI技术发展以及实际落地实践感兴趣，那么请关注Fanstuck，下期内容我们再见！
vllm常用参数总结
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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技术解析：高性能大模型推理的内幕
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vLLM作为专为大规模语言模型设计的高性能推理框架，通过采用包括 PagedAttention、ChunkedPrefill、自动 Batch、融合 Kernel（如 FlashAttention）、CPU 计算调度优化以及多种并行方式（Tensor Parallel、Pipeline Parallel、Expert Parallel、Data Parallel）在内的大量推理性能优化机制，显著提升了 GPU 显存利用率，同时支持多机多卡资源的高效利用。是 vLLM 实现分布式推理的核心技术之一。
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
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05-07 1460
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
vLLM引擎在部署大模型时显存占用较大的原因
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05-12 1477
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：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
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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。
TensorFlow相关组件的安装
AAI666666的博客
01-11 2929
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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
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用大语言模型构建应用，可不是简单地写几个巧妙的提示词，或者选一个“最好”的模型。关键是要构建一个有弹性、模块化、能适应现实世界复杂情况的系统。从定义系统的核心组件，到用合适的基础设施进行扩展，嵌入检索以提升相关性，设置安全保障，再到从简陋的原型过渡到生产级部署，每一个环节都至关重要。你做的每一个决策，从协调器到可观测性，都决定了这个大语言模型是只能说几句漂亮话，还是真的能发挥出强大的作用。最终，出色的大语言模型应用并不是靠孤立的组件拼凑出来的，而是源于深思熟虑的系统设计。
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）
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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？
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按照的定义，“ large language models (LLMs) refer to Transformer language models that contain hundreds of billions (or more) of parameters, which are trained on massive text data”，即大型语言模型（LLM）是指包含数千亿（或更多）参数的 Transformer 语言模型，这些模型是在海量文本数据上进行训练的。
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