vLLM：高效部署大语言模型的利器——从原理到实战

引言

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）已经成为自然语言处理、内容生成、智能对话等领域的核心驱动力。然而，将这些动辄数十亿甚至数千亿参数的模型部署到生产环境中，面临着巨大的挑战：推理延迟高、显存占用大、吞吐量低、成本高昂等问题严重制约了大模型的实际应用。

为了解决这些问题，业界涌现出多种优化推理引擎，其中 vLLM（发音为“V-L-L-M”）凭借其卓越的性能表现和易用性迅速脱颖而出。自2023年由加州大学伯克利分校的Sky Lab团队开源以来，vLLM 已被广泛应用于企业级大模型服务中，并成为 Hugging Face、Together AI、Anyscale 等平台的默认推理后端之一。

本文将深入剖析 vLLM 的核心技术原理，详细讲解其安装配置、模型部署、性能调优及生产实践，旨在为开发者提供一份全面、实用的 vLLM 部署指南。全文约 5500 字，适合具备一定深度学习和 Python 编程基础的读者。

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一、为什么需要 vLLM？

在 vLLM 出现之前，主流的大模型推理框架包括 Hugging Face Transformers、DeepSpeed Inference、TensorRT-LLM、FasterTransformer 等。它们各有优势，但也存在明显短板：

• Hugging Face Transformers：易用性强，但未针对推理做深度优化，显存效率低，吞吐量差；
• DeepSpeed In