这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器一、大模型推理为什么又慢又贵二、PagedAttentionvLLM 的核心创新三、连续批处理让 GPU 一刻不停四、vLLM 快速部署实战生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能丰富你的文章UML图表流程图FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好 这是你第一次使用# vLLM 推理部署优化实战从 PagedAttention 到生产级服务一、大模型推理为什么又慢又贵很多团队在把大模型从调 API转向本地部署时都会遇到同一个问题模型部署起来了但推理速度慢、显存不够用、并发一高就崩。要理解这些问题先要理解大模型推理的本质特征。大模型推理是内存密集型而非计算密集型任务。模型生成每个 token 时需要把模型权重从显存读出来参与计算而显存带宽是有限的。这意味着推理速度很大程度上受限于读权重有多快而不是算得有多快。这也是为什么同样的模型在不同显存带宽的 GPU 上性能差异巨大。除了带宽瓶颈还有两个经典问题一是 KV Cache 内存浪费。自回归模型生成时需要缓存历史 token 的键值对KV Cache用于注意力计算。传统实现为每个请求连续分配 KV Cache 内存但请求的序列长度是动态增长的预留空间往往被浪费导致 40%-60% 的显存被白白占用。二是批处理效率低。不同请求的序列长度不同静态批处理需要按最长的序列 padding大量算力浪费在无效计算上。这三个问题正是 vLLM 等推理框架要解决的核心矛盾。二、PagedAttentionvLLM 的核心创新vLLM 最著名的创新是 PagedAttention它借鉴了操作系统虚拟内存的分页思想彻底解决了 KV Cache 的内存浪费问题。传统 KV Cache 管理每个请求的 KV Cache 在显存中连续分配预留空间浪费严重且序列增长时可能触发整体重分配导致性能抖动。PagedAttention 的做法把 KV Cache 划分为固定大小的页Page通过页表动态映射物理内存。请求的 KV Cache 可以分散在不连续的页上按需分配、按需释放。这个设计带来三个直接收益一是显存利用率大幅提升。从传统的 30%-50% 提升到 90% 以上相同显存可以同时处理更多请求。二是零拷贝共享。多个请求如果共享相同的前缀上下文比如相同的系统提示词可以共享相同的页减少冗余内存占用。三是碎片率降低。通过页级管理内存碎片率从传统方法的 15%-20% 降至 2% 以下。PagedAttention 是 vLLM 性能优势的基石也是它成为生产级推理服务事实标准的重要原因。三、连续批处理让 GPU 一刻不停除了内存管理vLLM 的另一大优势是连续批处理Continuous Batching。传统批处理是静态的一批请求同时开始、同时结束批内请求必须等最慢的完成才能释放资源。这导致两个问题一是新请求要等当前批次完成才能进入延迟高二是批内请求长度不一短的请求完成后 GPU 资源闲置。连续批处理则完全不同它把请求的 prefill 阶段处理输入和 decode 阶段逐 token 生成混合调度。一个请求完成 decode 后立即释放资源新请求的 prefill 可以立刻进入GPU 始终保持高利用率。连续批处理的效果非常显著在相同硬件条件下系统吞吐量每秒处理的请求数可以提升数倍。这也是 vLLM 能支撑高并发生产服务的关键。四、vLLM 快速部署实战下面演示如何用 vLLM 部署一个 OpenAI 兼容的推理服务。# 安装 vLLMpipinstallvllm# 启动 OpenAI 兼容的推理服务python-mvllm.entrypoints.openai.api_server\--modelmeta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct\--tensor-parallel-size2\# 使用 2 块 GPU 做张量并行--gpu-memory-utilization0.90\# 显存使用比例--max-model-len8192\# 最大上下文长度--port8000启动后服务提供 OpenAI 兼容的 API可以用标准 OpenAI 客户端调用python from openaiimportOpenAI clientOpenAI(base_urlhttp://localhost:8000/v1,api_keytoken-abc123)responseclient.chat.completions.create(modelmeta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct,messages[{role:user,content:解释一下 RAG 技术}],max_tokens1024,temperature0.7)这种OpenAI 兼容设计是 vLLM 生态成功的关键——应用代码无需改动只需把 base_url 指向本地服务就能从云端 API 无缝切换到本地部署。## 五、关键性能参数调优vLLM 提供了丰富的性能参数合理的配置能显著提升服务性能。以下是几个关键参数 **--gpu-memory-utilization**控制显存使用比例推荐0.85-0.92。预留少量显存给 CUDA 上下文和其他开销避免 OOM。 **--max-num-seqs**最大并发请求数。根据显存和模型大小调整过大会导致显存不足过小则并发能力受限。 **--tensor-parallel-size**张量并行 GPU 数量。单卡放不下模型时用多卡切分模型权重。注意张量并行需要高速卡间互联NVLink否则通信开销会抵消收益。 **--enable-prefix-caching**启用前缀缓存。当多个请求共享相同的前缀如固定的系统提示词时缓存前缀的 KV Cache避免重复计算。系统提示词固定时强烈建议开启。 **--quantization**量化方式可选 awq/gptq/fp8。量化能降低显存占用、提升吞吐但会损失一定精度需要根据场景权衡。## 六、从单机到集群分布式推理当模型规模超过单机显存或者单机吞吐无法满足需求时需要分布式推理。vLLM 支持两种主要的并行策略 **张量并行Tensor Parallelism**把模型权重切分到多张 GPU每张 GPU 负责一部分计算通过卡间通信协同完成推理。适合单机多卡场景需要高速卡间互联。 **流水线并行Pipeline Parallelism**把模型按层切分每张 GPU 负责一部分层数据像流水线一样逐层传递。适合多机场景通信开销相对较小。 vLLM 也支持与 Ray 集成实现多节点集群部署和弹性扩缩容。对于大规模生产环境还可以配合 Kubernetes 做自动扩缩容。## 七、生产环境的工程实践最后分享几个 vLLM 生产部署的工程经验。 第一压测先行。上线前用压测工具如 Locust、wrk模拟真实流量摸清服务的吞吐上限和延迟分布据此配置限流和扩缩容策略。 第二监控指标。重点关注吞吐量tokens/s、首 token 延迟TTFT、每 token 延迟TPOT、显存利用率、队列长度。这些指标能帮你及时发现性能瓶颈。 第三多模型管理。生产环境往往需要同时服务多个模型不同任务用不同模型可以用 vLLM 的多模型支持或配合网关做路由。 第四降级策略。推理服务可能过载或故障应用层要做好降级——本地服务不可用时降级到云端 API保证业务连续性。 vLLM 把大模型推理从能跑提升到了高效跑。理解 PagedAttention、连续批处理这些核心机制掌握关键参数调优你就能构建出稳定、高效、可扩展的生产级推理服务。 **Markdown编辑器** 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章了解一下Markdown的基本语法知识。## 新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持除了标准的Markdown编辑器功能我们增加了如下几点新功能帮助你用它写博客1. **全新的界面设计** 将会带来全新的写作体验2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式Markdown **将代码片显示选择的高亮样式** 进行展示3. 增加了 **图片拖拽** 功能你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示4. 全新的 **KaTeX数学公式** 语法5. 增加了支持**甘特图的mermaid语法[^1]** 功能6. 增加了 **多屏幕编辑** Markdown文章功能7. 增加了 **焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置** 等功能功能按钮位于编辑区域与预览区域中间8. 增加了 **检查列表** 功能。[^1]:[mermaid语法说明](https://mermaid.js.org/intro/)## 功能快捷键撤销kbdCtrl/Command/kbdkbdZ/kbd重做kbdCtrl/Command/kbdkbdY/kbd加粗kbdCtrl/Command/kbdkbdB/kbd斜体kbdCtrl/Command/kbdkbdI/kbd标题kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdH/kbd无序列表kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdU/kbd有序列表kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdO/kbd检查列表kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdC/kbd插入代码kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdK/kbd插入链接kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdL/kbd插入图片kbdCtrl/Command/kbdkbdShift/kbdkbdG/kbd查找kbdCtrl/Command/kbdkbdF/kbd替换kbdCtrl/Command/kbdkbdG/kbd## 合理的创建标题有助于目录的生成直接输入1次kbd#/kbd并按下kbdspace/kbd后将生成1级标题。输入2次kbd#/kbd并按下kbdspace/kbd后将生成2级标题。以此类推我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。## 如何改变文本的样式*强调文本* _强调文本_ **加粗文本** __加粗文本__标记文本~~删除文本~~引用文本 H~2~O is是液体。2^10^ 运算结果是1024.## 插入链接与图片链接:[link](https://www.csdn.net/). 图片:带尺寸的图片:居中的图片:居中并且带尺寸的图片:当然我们为了让用户更加便捷我们增加了图片拖拽功能。## 如何插入一段漂亮的代码片去[博客设置](https://mp.csdn.net/console/configBlog)页面选择一款你喜欢的代码片高亮样式下面展示同样高亮的代码片.javascript // An highlighted block var foobar;生成一个适合你的列表项目项目项目项目1项目2项目3计划任务完成任务创建一个表格一个简单的表格是这么创建的项目Value电脑$1600手机$12导管$1设定内容居中、居左、居右使用:---------:居中使用:----------居左使用----------:居右第一列第二列第三列第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左SmartyPantsSmartyPants 是一个文本转换工具主要功能是将普通的 ASCII 标点符号自动转换为更美观的印刷体标点符号。例如原始符号转换后说明引号“引号”直引号变弯引号单引号‘单引号’直单引号变弯单引号--–两个连字符变短破折号---—三个连字符变长破折号...…三个点变省略号创建一个自定义列表MarkdownText-to-HTMLconversion toolAuthorsJohnLuke如何创建一个注脚一个具有注脚的文本。1注释也是必不可少的Markdown将文本转换为HTML。KaTeX数学公式您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:Gamma公式展示Γ ( n ) ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb NΓ(n)(n−1)!∀n∈N是通过欧拉积分Γ ( z ) ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t . \Gamma(z) \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.Γ(z)∫0∞​tz−1e−tdt.你可以找到更多关于的信息LaTeX数学表达式here.新的甘特图功能丰富你的文章2014-01-072014-01-092014-01-112014-01-132014-01-152014-01-172014-01-192014-01-21已完成进行中计划一计划二现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid关于甘特图语法参考 这儿,UML图表可以使用UML图表进行渲染例如下面产生的一个序列图王五李四张三王五李四张三李四想了很长时间, 文字太长了不适合放在一行.你好李四, 最近怎么样?你最近怎么样王五我很好谢谢!我很好谢谢!打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?关于UML图表语法参考 这儿,流程图链接长方形圆圆角长方形菱形关于Mermaid语法参考 这儿,FLowchart流程图我们依旧会支持flowchart.js的流程图语法Created with Raphaël 2.3.0开始我的操作确认结束yesno关于Flowchart流程图语法参考 这儿.导出与导入导出如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到文章导出生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。导入如果你想加载一篇你写过的.md文件在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入继续你的创作。注脚的解释 ↩︎