本文介绍了如何使用vLLM框架高效处理大模型推理请求。从Transformers框架的简单推理到应对多用户并发、批量处理的复杂场景vLLM通过请求调度、缓存管理和计算优化等机制显著提升资源利用效率。文章详细解析了vLLM的应用流程包括应用组织请求、服务处理输入、引擎调度请求、执行模型计算以及处理输出返回等环节帮助读者深入理解vLLM如何优化大模型推理为实际应用提供高效支持。1.简介在前面的学习中我们主要使用 Transformers 完成模型推理加载模型与分词器组织输入再通过model.generate()或pipeline()获得生成结果。这种方式能够让我们直接观察模型的调用过程也方便测试不同模型、调整生成参数和验证任务效果。但是能够完成一次推理并不等于已经具备高效处理大量请求的能力。当需求从“自己运行模型进行测试”变成“让多个用户同时访问或者批量处理大量资料”时需要考虑的问题就发生了变化。假设我们准备搭建一个课程资料问答系统。最初只有开发者自己测试每次发送一个问题等待模型回答即可。在这种情况下使用 Transformers 框架结合 Serve 部署能力或许还能支撑。但当整个班级同时使用时情况就不同了。有人只发送一句简短的问题有人附带了很长的资料有人的回答已经结束有人的回答仍在生成同时还有新的请求不断进入。如果程序只是按照“处理完一个请求再处理下一个”的方式运行后面的用户就需要持续等待。即使将多个请求组成固定批次一起处理也需要考虑较短的请求完成后能否及时加入新的请求而不是始终等待整个批次结束。这些问题需要请求调度机制而不只是调用模型生成文本的接口。在 Transforms 官方文档也将 Serve 这一服务方式定位为适合本地或自托管、实验评估和中等负载的轻量方案对于大规模生产部署则建议考虑 vLLM 或 SGLang 等专门的推理引擎。因此两者的区别不宜简单理解为“一个只能推理另一个才能部署”而应关注它们的定位与适用场景。所以当我们进一步关注多人并发、批量任务吞吐量以及有限显存和计算资源的利用效率时就需要使用一些专门的大模型优化框架其中最常被业界所使用的就是 vLLM 框架。vLLM 是一个面向大语言模型的开源推理与服务框架。它不仅提供运行模型的接口还通过请求调度、缓存管理和计算优化等机制提高模型推理的资源利用效率并支持将模型部署成可供其他程序调用的服务。具体来说vLLM 不只是分别执行每个请求还会组织多个请求共同参与计算通过连续批处理动态安排请求通过分页式 KV Cache 管理提高推理缓存的显存利用效率并结合其他计算优化机制改善服务表现。这些能力围绕的是同一个目标在给定的硬件条件下更有效地完成持续到来的推理任务。至于实际能提高多少吞吐量、降低多少延迟仍需要结合模型、硬件和请求负载进行测试不能仅凭更换框架就认定所有场景都会更快。因此接下来学习 vLLM并不是否定此前使用 Transformers 的方式而是将关注点从“怎样让模型完成推理”进一步推进到“怎样高效地组织模型推理并把它提供给实际应用使用”。2.vLLM 的应用流程理解 vLLM不能只看“启动服务”和“获得回答”这两个动作还需要看清它们之间发生了什么。其中包括应用提交的请求怎样变成模型输入多个请求怎样被安排执行模型生成的结果又怎样回到用户手中等。下面以课程资料问答系统为例按照 vLLM V1 的典型 GPU 文本生成服务架构沿着一次请求理解各部分的分工。整体关系可以先概括为这里vLLM 并不是在应用与模型之间简单地转发消息而是负责组织模型推理的执行过程。它内部的服务接入、请求调度与 GPU 计算由不同组件协作完成。1 应用组织请求决定给模型提供什么信息假设学生在网页上提出一个问题这周的实验要提交什么在我们设计的问答系统中这个问题会先到达应用后端。后端查询课程知识库找到相关实验要求再将这些资料与学生的问题整理成对话消息。因此准备提交给模型的内容并不一定只有用户刚刚输入的那句话还可能包含系统提示词、检索到的资料和需要保留的历史对话。这些内容由应用根据业务需要组织。完成这些准备后后端通过 API 客户端向 vLLM 发送请求。在这个方案中查找哪些资料、提供哪些上下文由应用后端负责根据收到的输入组织模型推理由 vLLM 负责。如果应用没有找到正确的实验要求后面的模型推理也无法凭空补齐这份私有资料。2 服务处理输入把对话消息转换成模型输入当请求到达 vLLM 后首先进入的是 API 服务层API Server而不是直接进入 GPU 进行模型回复计算。服务端需要接收并检查请求再进行相应的输入处理。以对话接口为例应用提交的是带有角色信息的消息如system、user和assistant。这些消息需要按照模型适用的聊天模板Chat Template组织再通过分词器转换为模型使用的 Token ID 序列。聊天模板负责整理角色、消息边界和生成起点等信息分词器则负责将相应内容编码为数字序列。3 引擎调度请求安排计算并复用已有结果输入准备完成后请求会进入 引擎核心Engine Core。此时服务中可能已经存在其他任务有的请求刚刚到达有的正在处理输入有的已经开始生成回答。因此请求被服务接收并不等于它已经立即获得 GPU 计算资源。引擎需要持续跟踪请求状态并安排后续执行。其中调度器Scheduler负责决定当前这一轮计算处理哪些请求以及为它们安排多少 token 的计算。这个安排受到调度预算和可用缓存空间等条件的影响而不是简单地把所有请求同时交给 GPU。例如学生甲的请求已经开始输出回答学生乙刚刚提交了一段很长的资料学生丙的回答则已经结束。接下来一轮计算需要考虑继续推进甲的生成安排乙的输入处理并让丙不再占用后续的计算名额。这些都属于推理引擎需要协调的工作。4 执行模型计算从处理输入到逐步生成回答调度完成后vLLM 通过 GPU Worker 组织实际的模型计算。模型权重通常已经在服务初始化阶段加载完成并不是每收到一个用户请求就重新加载一次模型。前面介绍的调度器决定“当前哪些请求参与计算”接下来则需要进一步理解被选中的请求进入模型以后输入是怎样逐步变成回答的。2.4.1 Prefill处理已有输入并保存可复用的结果对于普通的自回归文本生成模型首先需要处理请求中已有的输入这个阶段称为 Prefill。以前面的课程问答为例回答规则、课程资料和学生问题共同构成了输入上下文。模型对这些输入 token 进行计算并在输入处理完成后根据计算结果选出第一个输出 token。因此Prefill 首先是一个输入计算阶段而不只是把输入内容保存起来。但得到第一个 token并不意味着整段回答已经完成。模型后面还需要继续生成而且每一步都要利用此前的上下文。假设输入包含一段很长的课程资料后续每生成一个 token是否都需要把这段资料重新计算一遍这就引出了缓存Cache把已经得到、后续还会使用的计算结果保存下来需要时直接复用从而减少重复计算。KV Cache 就是大模型推理过程中保存的一类计算缓存。 在处理输入时模型会将后续生成需要使用的一部分中间结果保留下来。这里暂时不需要深入理解其内部的数值结构只需要注意缓存保存的是模型计算产生的中间结果不是聊天文字本身也不是提前准备好的答案。如图所示没有缓存时模型每生成一个新的 token都需要重新执行大量与前文有关的计算使用缓存后前面已经处理过的内容所对应的部分结果可以直接复用后续再继续处理新增的 token。模型并不是不再参考前文而是通过已经保存的计算结果继续利用上下文。这种方式本质上是用空间换时间。保存缓存需要额外的存储空间在常见的 GPU 推理配置中通常会占用显存。因此部署时不仅要考虑模型权重能否放入显存还要为运行过程中的缓存留出空间。这也解释了为什么前面的调度器需要考虑可用缓存空间缓存不足时能够同时推进的请求就会受到限制。需要注意Prefill 是处理输入的一个阶段并不意味着全部输入必须在一轮计算中完成。对于较长的输入vLLM 可以分块处理但从单个请求的生成过程来看仍然是先完成必要的输入处理再根据结果选出第一个输出 token。2.4.2 Decode利用缓存逐步生成后续内容得到第一个输出 token 后模型进入 Decode 阶段。此时前面的输入已经处理过模型可以读取已有的 KV Cache并处理刚刚生成的 token继续预测下一个 token。处理这个新增 token 时产生的相应计算结果也会加入缓存供后续步骤使用。例如假设输入共有 1,000 个 token。Prefill 完成后模型已经保存了这些输入对应的缓存并选出了第一个输出 token。接下来预测第二个输出 token 时模型会处理刚刚选出的第一个 token同时复用前面 1,000 个输入 token 的缓存再下一步则处理第二个 token并继续利用已有结果。这个过程不断重复回答也就逐步延长。因此Prefill 负责处理已有输入Decode 负责在已有上下文的基础上继续生成而 KV Cache 则连接了这两个阶段。它在输入处理过程中建立又在后续生成中不断被读取和更新。对于这里讨论的普通逐 token 生成过程整段回答不是一次计算就直接产生的而是通过连续的预测逐步形成的。2.4.3 一次模型调用如何经历多轮计算在 vLLM 中上述生成过程会与调度机制结合起来。引擎持续安排模型计算并根据执行结果更新请求状态随后再决定下一轮推进哪些请求。例如某一轮可能继续为学生甲生成内容同时处理学生乙的一部分输入下一轮参与计算的请求组合还可能发生变化。一个请求不必从开始到结束始终独占 GPU多个请求可以在持续调度中共同推进。因此应用发出的一次模型调用在 vLLM 内部通常会对应多轮调度和模型计算。应用不需要为了获得每一个新 token 而重新发送一次 HTTP 请求而是由推理引擎持续推进生成。模型负责根据上下文预测后续内容vLLM 则负责组织请求、安排计算和管理缓存让多个请求能够更高效地共同使用计算资源。拓展不同请求之间的缓存复用与调用成本前面讨论的是一次生成过程中如何复用已有计算结果。进一步考虑如果下一次请求也包含相同的课程资料、回答规则或对话历史是否能够继续利用之前的结果当服务支持前缀缓存Prefix Caching且新请求具有可匹配、仍可复用的前缀时就可以复用这部分内容对应的缓存减少重复的输入计算。它主要节省的是 Prefill 阶段的开销并不意味着后面的回答无需继续生成。这种复用也可能直接反映在 API 调用费用上。例如DeepSeek 的价格表将输入区分为缓存命中与缓存未命中命中部分采用更低的输入单价。需要区分的是这里的计费优惠针对服务端认定的缓存命中并不是只要模型在生成过程中使用了 KV Cache所有输入就都会自动按优惠价格计费。以一个多轮执行的 Agent 为例每次调用模型时都可能继续携带系统提示词、工具说明、任务要求和已有历史再在末尾追加新的工具结果。这种组织方式可能形成较长的重复前缀为缓存复用创造条件。不过任务长并不等于一定命中缓存关键仍是前缀是否匹配以及相应缓存是否可用。对于这类应用保持固定内容与可变内容的合理组织才有机会同时减少重复输入计算和调用成本。5 处理输出并返回从 token 变回用户看到的回答前面已经介绍了模型如何处理输入并利用缓存逐步生成后续 token。接下来还需要完成输出转换与结果返回让模型生成的内容最终成为用户在页面上看到的回答。2.5.1 输出转换将 token ID 还原为可读文本模型生成的新 token 在程序内部通常以 token ID 的形式表示而不是直接以网页文字的形式出现。因此服务需要利用与模型配套的分词器将这些编号转换成可读的文本并与已经生成的内容衔接起来。这个过程称为反分词Detokenization。它处理的是已经生成的结果不是再让模型重新组织一次答案也不同于前面介绍的、持续预测后续 token 的 Decode 阶段。完成文本转换后服务还需要按照 API 的格式要求组织响应再通过网络返回给客户端。也就是说模型计算产生的结果并不会直接变成网页上的文字服务负责返回数据应用负责读取这些数据并决定如何展示给用户。2.5.2 返回方式一次返回完整结果或逐步返回已有内容模型服务通常支持非流式返回和流式返回两种方式。使用非流式返回时服务会等待本次生成结束再将结果统一返回给客户端使用流式返回时服务则可以在生成过程中持续发送已经产生的输出片段客户端接收后逐步更新页面。对于用户来说前者表现为等待一段时间后看到整段结果后者则表现为回答不断向后延长。这里需要注意两种方式主要区别在于结果什么时候返回而不是模型是否逐步生成。即使采用非流式返回模型内部仍然需要经历前面介绍的生成过程只是中间结果没有立即展示给用户。流式返回也不要求应用为每个新 token 重新发送请求而是在同一次请求的响应过程中持续接收数据一次收到的文本片段也不一定恰好对应一个 token。2.5.3 结束生成返回结束信息并交由应用处理生成过程需要明确的停止条件。常见情况包括模型生成了结束标记输出匹配了指定的停止内容或者已经达到设置的最大输出 token 数。满足相应条件后该请求不再继续生成服务会返回相应的结束信息。需要特别注意生成结束不一定意味着回答已经完整表达完毕如果是因为达到长度上限而停止最后一句话或最后一部分内容就可能尚未完成。因此应用除了读取回答内容也应关注返回的结束原因而不是只要收到文字就默认任务已经完整完成。例如在课程问答场景中应用可以将结果展示给学生、保存问答记录如果发现输出受到长度限制则提示回答可能不完整再根据业务需要决定如何处理。至此一次课程问答的流程就完整串联起来了。学生看到的是整理后的实验提交要求而这段回答已经经过了资料准备、输入处理、请求调度、模型计算和输出返回等多个环节。回顾这个过程可以更清楚地区分三者的职责应用决定要完成什么业务、提供什么信息以及如何使用结果模型依据输入进行计算逐步预测后续内容vLLM 则负责接入请求、调度执行、管理缓存并组织结果返回。 三者共同构成了一个可以实际使用的大模型应用。3.总结本节以课程资料问答系统为例介绍了 vLLM 如何组织一次模型请求的执行。学习的重点从“怎样让模型生成回答”进一步转向了“怎样让多个请求在有限的显存和计算资源下高效完成推理”。因此vLLM 的价值不只是提供一个调用接口更在于将请求接入、输入处理、调度执行、缓存管理和结果返回组织成完整的服务过程。从应用发出请求到用户看到回答中间需要经过应用组织请求、服务处理输入、引擎调度、模型计算和输出返回等环节。其中应用负责准备业务所需的信息vLLM 负责组织模型推理模型则依据输入逐步预测后续内容。应用发出的一次调用在引擎内部通常对应多轮调度与计算采用流式返回时已经生成的内容还可以在这个过程中持续传回应用而不必等待整段回答生成结束。在模型计算内部需要重点理解 Prefill、Decode 和 KV Cache 之间的关系Prefill 处理已有输入并根据计算结果选出第一个输出 tokenDecode 利用已有计算状态逐步生成后续 tokenKV Cache 则保存可以复用的中间结果连接这两个阶段。缓存减少了重复计算但也需要占用存储空间因此计算如何安排与缓存如何管理是紧密关联的两个问题。建立这条执行主线以后再学习连续批处理、分页式缓存管理等优化机制就不只是记住技术名称而是能够判断它们作用于哪个环节减少了哪些重复计算、等待或资源浪费。至于实际能够提升多少吞吐量、改善多少延迟仍然需要结合模型、硬件和请求负载进行测试。理解执行过程是进一步理解推理优化、部署配置和性能评估的基础。大模型的知识又多又杂到底怎么学做这行久了被问最多的问题就一个大模型的知识又多又杂我到底先学啥翻了一堆资料看啥都像重点结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍零基础、应届生、转行的都适用。跟着走至少方向不乱、不瞎忙学完拿得出手。第一阶段10天初阶应用这一阶段就一个目标把大模型真正玩明白不是只会聊天那种而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用这阶段正式进实战目标很实在做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库一个 agent 对话机器人。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…走完这 30 天Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用简历上也敢写大模型应用开发了。第三阶段约20天动手微调学到这你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调搞出垂直领域的专用小模型。为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料第四阶段20天商业闭环部署落地技术学完落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…想要入坑大模型的朋友给大家准备了一份2026 年最新 AI 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