vLLM：高效内存利用的LLM推理和服务引擎

综合介绍

vLLM是一个高吞吐量和内存高效的推理和服务引擎，专为大语言模型（LLM）设计。该项目最初由加州大学伯克利分校的Sky Computing Lab开发，现已成为一个由学术界和工业界共同驱动的社区项目。vLLM旨在提供快速、易用且成本低廉的LLM推理服务，支持多种硬件平台，包括CUDA、ROCm、TPU等。其主要特点包括优化的执行循环、零开销的前缀缓存和增强的多模态支持。

功能列表

• 高吞吐量推理：支持大规模并行推理，显著提高推理速度。
• 内存高效：通过优化内存管理，减少内存占用，提高模型运行效率。
• 多硬件支持：兼容CUDA、ROCm、TPU等多种硬件平台，灵活部署。
• 零开销前缀缓存：减少重复计算，提高推理效率。
• 多模态支持：支持文本、图像等多种输入类型，扩展应用场景。
• 开源社区：由学术界和工业界共同维护，持续更新和优化。

使用帮助

安装流程

1. 克隆vLLM项目仓库：

   git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
cd vllm

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt

3. 根据硬件平台选择合适的Dockerfile进行构建：

   docker build -f Dockerfile.cuda -t vllm:cuda .

使用指南

1. 启动vLLM服务：

   python -m vllm.serve --model <模型路径>

2. 发送推理请求：

   import requests
response = requests.post("http://localhost:8000/infer", json={"input": "你好，世界！"})
print(response.json())

详细功能操作

• 高吞吐量推理：通过并行化推理任务，vLLM能够在短时间内处理大量请求，适用于高并发场景。
• 内存高效：vLLM采用优化的内存管理策略，减少内存占用，适合在资源受限的环境中运行。
• 多硬件支持：用户可以根据自己的硬件配置选择合适的Dockerfile进行构建，灵活部署在不同平台上。
• 零开销前缀缓存：通过缓存前缀计算结果，vLLM减少了重复计算，提高了推理效率。
• 多模态支持：vLLM不仅支持文本输入，还可以处理图像等多种输入类型，扩展了应用场景。