vLLM - 高吞吐量 LLM 推理引擎

📘 项目简介

vLLM 是一个高吞吐量、内存高效的 LLM 推理和服务引擎。由 UC Berkeley Sky Computing Lab 开发，现已成为社区驱动的开源项目。

🎯 核心优势

相比 HuggingFace Transformers 和 TGI，吞吐量提升高达 24x，KV Cache 内存浪费极低。

为什么选择 vLLM？

📄 PagedAttention

类虚拟内存管理，消除内存碎片

⚡ Continuous Batching

动态批处理，提升 GPU 利用率

🔌 OpenAI 兼容

无缝切换，零代码改动

🚀 高吞吐量

比同类系统快 24 倍

🤗 HuggingFace 集成

支持主流开源模型

📊 分布式支持

Tensor/Data Parallelism

🚀 快速开始


# 安装

pip install vllm


# 启动服务

vllm serve meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct


# 调用 API

curl http://localhost:8000/v1/completions \

  -H "Content-Type: application/json" \

  -d '{"model": "meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct", "prompt": "Hello"}'

🎯 核心技术

技术	说明
PagedAttention	分页式 KV Cache 内存管理
Continuous Batching	连续批处理，动态调度
Prefix Caching	前缀缓存，加速重复推理
Speculative Decoding	推测解码，降低延迟
Chunked Prefill	分块预填充，优化长序列

📊 项目数据

GitHub Stars - 35K+
开发机构 - UC Berkeley
许可证 - Apache 2.0
支持模型 - Llama、Mistral、Qwen、Gemma 等
GPU 支持 - NVIDIA (CUDA)、AMD (ROCm)、TPU