vllm server 启动的模型的日志输出解析

(APIServer pid=35049) INFO:     116.228.58.210:2075 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
(APIServer pid=35049) INFO 09-19 15:38:32 [loggers.py:123] Engine 000: Avg prompt throughput: 1.1 tokens/s, Avg generation throughput: 6.1 tokens/s, Running: 0 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, Prefix cache hit rate: 0.0%
(APIServer pid=35049) INFO 09-19 15:38:42 [loggers.py:123] Engine 000: Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.0 tokens/s, Running: 0 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, Prefix cache hit rate: 0.0%
(APIServer pid=35049) INFO:     116.228.58.210:2076 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
(APIServer pid=35049) INFO 09-19 15:39:02 [loggers.py:123] Engine 000: Avg prompt throughput: 1.6 tokens/s, Avg generation throughput: 24.9 tokens/s, Running: 0 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, Prefix cache hit rate: 0.0%
(APIServer pid=35049) INFO 09-19 15:39:12 [loggers.py:123] Engine 000: Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.0 tokens/s, Running: 0 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, Prefix cache hit rate: 0.0%
(APIServer pid=35049) INFO:     116.228.58.210:2077 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK
(APIServer pid=35049) INFO 09-19 15:39:42 [loggers.py:123] Engine 000: Avg prompt throughput: 1.4 tokens/s, Avg generation throughput: 24.6 tokens/s, Running: 0 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, Prefix cache hit rate: 0.0%
(APIServer pid=35049) INFO 09-19 15:39:52 [loggers.py:123] Engine 000: Avg prompt throughput: 0.0 tokens/s, Avg generation throughput: 0.0 tokens/s, Running: 0 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.0%, Prefix cache hit rate: 0.0%

这些就是 vLLM 的访问日志 + 引擎状态周期日志。逐项解释👇

访问日志（APIServer … “POST /v1/chat/completions” 200 OK）

(APIServer pid=35049) INFO: 116.228.58.210:2075 - “POST /v1/chat/completions HTTP/1.1” 200 OK

•	APIServer pid=35049：提供 OpenAI 接口的 Python 进程（Uvicorn/FastAPI）PID。
•	116.228.58.210:2075：客户端 IP:端口。
•	POST /v1/chat/completions：OpenAI 兼容的聊天接口。
•	200 OK：HTTP 成功状态（如果是 429/500 就是限流/服务器错误）。

你启动时加了 --disable-log-requests，所以每个请求的详细耗时/令牌统计不会打印，只剩这条简要的访问日志。

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引擎周期日志（Engine 000: …）

(APIServer pid=35049) INFO 09-19 15:39:02 [loggers.py:123] 
Engine 000: Avg prompt throughput: 1.6 tokens/s, 
            Avg generation throughput: 24.9 tokens/s, 
            Running: 0 reqs, Waiting: 0 reqs, 
            GPU KV cache usage: 0.0%, 
            Prefix cache hit rate: 0.0%

这是 vLLM 每隔一段时间汇报一次的健康指标（滑动窗口平均值），字段含义：
• Engine 000：引擎实例编号（单模型通常是 000；多模型/多实例会有 001、002…）。
• Avg prompt throughput：前填充(prefill) 吞吐，单位 tokens/s。
• “前填充”= 把整段提示词（上下文）过一遍注意力；复杂度随上下文长度增大（更吃显存和带宽），所以这里的值常远低于生成阶段。
• Avg generation throughput：生成(decode) 吞吐，单位 tokens/s。
• 使用已缓存的 KV 做一步步生成，通常比 prefill 更快。这个数字是全引擎聚合的平均，不是“每请求”的。
• Running / Waiting：
• Running：当前正被调度在 GPU 上运行的请求数；
• Waiting：在调度队列里等待的请求数；
• 你看到经常是 0/0，表示采样那一刻系统空闲（请求刚结束或暂时没有新流量）。
• GPU KV cache usage：KV 缓存页（PagedAttention）使用率，相对于为缓存池准备的总容量。
• 你这会儿大多是 0.0%，说明采样时没有活跃上下文占着缓存（请求结束后页被归还）。空闲/短请求时看到 0% 很正常。
• Prefix cache hit rate：前缀缓存命中率（不同请求有相同的前缀时可复用 prefill 结果）。
• 0.0% 表示近期请求之间前缀重复很少或无；如果你把 system 提示词、指令的前缀统一（字符级一致、token 一致），这个数字会升高，prefill 更快。

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结合你这几行日志怎么解读
• 有多次 200 OK，说明请求都成功落地。
• 紧接着的周期日志里：
• 15:38:32：prefill 1.1 t/s, generation 6.1 t/s —— 很可能是首次热身/JIT 编译或上下文较长导致 prefill 慢；生成也处在刚热起来阶段。
• 15:39:02：prefill 1.6 t/s, generation 24.9 t/s —— 生成吞吐显著提升，符合“热身后更快”的特点。
• 随后多次出现 Running: 0, Waiting: 0 + 吞吐回到 0.0，只是因为采样窗口内没有活跃请求。
• KV cache usage 0%：空闲瞬间无上下文占用缓存，属正常；真正压测时你会看到这个值上升，接近 100% 时说明容量成为瓶颈。
• Prefix hit 0%：近期请求的前缀不一致（比如系统/指令里有时间戳、随机提示或多空格换行差异），就很难命中。

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想看到更“细”的每次请求耗时/令牌统计？
• 去掉 --disable-log-requests，vLLM 会为每个请求打印类似：
• prefill tokens / generation tokens
• 请求排队时间 / 在 GPU 上执行时间
• 调度分批信息（对于大并发很有用）

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想把这些指标打到监控里（Prom/Grafana）？
• vLLM 支持导出 Prometheus 指标（随版本/参数略有差异）。如果你有监控需求，我可以按你现在的 vLLM 版本给出开启方法 + Grafana 面板模板。

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提升“Prefix cache hit rate”的实用建议
• 固定 system/instruction 前缀：不要在开头拼日期、随机 emoji；空格/换行也要固定。
• 统一 chat 模板：同一模型、同一 tokenizer、同一模板；避免在最前面加用户个性化文字。
• 少改首段：把变化大的信息放在后面（例如把变量放在用户消息里而不是 system 里）。

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