什么是 vLLM？
vLLM 是一个开源 LLM 服务引擎，面向高吞吐推理设计，提供高效 KV Cache 管理、连续批处理和 OpenAI 兼容服务 API。
工作原理
vLLM 是广泛使用的大语言模型推理服务引擎。它最知名的贡献是 PagedAttention，可减少 KV Cache 显存浪费并支持更高并发。vLLM 还提供连续批处理、模型并行执行选项、流式响应，以及便于生产服务和基准测试的 API 兼容模式。它本身不是模型，而是用于以更高吞吐和更好服务体验运行受支持模型的基础设施。
主要特点
- 用于 LLM 推理的开源服务引擎，而不是基础模型
- 使用 PagedAttention 风格的 KV Cache 管理提升显存效率
- 支持连续批处理以提升服务吞吐量
- 常提供 OpenAI 兼容 API，便于集成
- 用于生产部署、基准测试和研究系统
常见用途
- 在 API 端点后服务开源权重 LLM
- 为推理负载评估吞吐量和延迟
- 运行带流式响应的聊天补全服务
- 使用张量并行在多 GPU 上部署模型
- 测试 PagedAttention 和连续批处理行为
示例
loading...
Loading code...常见问题
vLLM 是语言模型吗？
不是。vLLM 是用于高效运行受支持语言模型的服务引擎。
为什么 vLLM 和 PagedAttention 关系密切？
PagedAttention 是 vLLM 在服务过程中高效管理 KV Cache 显存的核心技术之一。
vLLM 一定能降低延迟吗？
不一定。性能取决于模型、硬件、负载形态、批处理、显存限制和配置。
团队什么时候应考虑 vLLM？
当需要以高并发、流式 API 或吞吐敏感方式服务开源权重 LLM 时，vLLM 值得考虑。