vLLM标签_码道开发者社区

vLLM

一文搞懂大模型推理部署框架：从vLLM到TensorRT-LLM的全面技术解析与选型指南！大模型部署

文章系统梳理了主流大模型推理部署框架(vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama、XInference等)的核心技术、架构设计、性能指标和适用场景，并分析了国产硬件适配框架。通过对各框架的技术特点、优势局限的详细对比，为不同业务需求、硬件资源和扩展规划提供了选型参考，帮助开发者根据实际需求选择最适合的推理部署方案。

发菜君
2025-09-09 09:49:14

 1141

 24

#java #前端 #人工智能 +1
AI大模型推理显存消耗全解析：从Qwen3-32B看vLLM优化技术，助你高效开发大模型应用，建议收藏！！

文章详细分析了大模型推理过程中的显存消耗构成，以Qwen3-32B为例，解释了模型参数(64GB)、KV Cache(8K序列约1.25GB)和激活值的显占用。特别说明了vLLM如何通过前向后释放和分块/流式处理优化激活值内存，使实际显存远小于理论估值(8K序列仅1-3GB)。结论指出模型参数和KV Cache是主要显存瓶颈，激活值仅在Prefill阶段显著影响峰值。

bugyinyin
2025-09-12 16:46:21

 1931

 28

#人工智能 #vLLM
vLLM大模型本地部署全流程：性能提升23倍的实战教程，看到就是赚到！建议收藏！！

vLLM 作为高性能的大语言模型推理框架，在生产环境和高并发场景下表现出色。通过 PagedAttention 等创新技术，它能够显著提升推理吞吐量和内存利用效率。

模型优化师
2025-09-13 15:55:34

 2084

 22

#人工智能 #vLLM
LLM-13垂直领域大模型之测试环境模型部署(LLaMA-Factory+vLLM)

摘要：测试环境在大模型部署中扮演关键角色，主要用于验证模型功能、性能评估和用户体验测试。LLaMA-Factory测试部署采用容器化架构，包含API网关、负载均衡和多实例配置。测试环境通过Docker、YAML配置文件和自动化测试框架实现管理，支持医疗等垂直领域的数据准备和功能验证。测试用例涵盖健康检查、模型信息等核心接口，确保系统稳定性和可靠性。

dijk
2025-09-22 12:01:41

 1210

 21

#vLLM
【AI大模型】vLLM核心机密：大模型推理引擎内部长啥样？看完这一篇你就知道了！！

文章解析了vLLM大模型推理引擎架构与核心原理，包括四大组件、引擎核心、初始化流程及KV缓存机制。详细介绍了分页注意力、CUDA图优化、矩阵乘法加速等技术，实现5-10倍性能提升。解释了KV缓存的重要性、计算公式及参数调优，为理解大模型推理加速提供全面技术指导。

上马定江山
2025-09-23 17:02:43

 1488

 24

#人工智能 #vLLM
一文详解大模型推理框架vLLM原理，零基础小白收藏这一篇就够了！！

大模型在生产环境中面临显存不足、并发效率低和KV Cache管理困难等挑战。vLLM通过三大核心技术解决这些问题：PagedAttention借鉴操作系统分页机制管理KV Cache，解决显存碎片；Prefix Sharing实现相同前缀请求共享KV Cache，减少重复计算；Continuous Batching实现动态批处理，提高GPU利用率。这些技术使vLLM在高并发、长上下文场景下实现显存

 bugyinyin
2025-09-24 17:27:34

 931

 20

#人工智能 #vLLM
【珍藏版】vLLM大模型推理框架：从PagedAttention算法到源码实现全解析

本文全面介绍了vLLM大模型推理框架，重点解析了其核心的PagedAttention算法如何解决传统推理框架中的内存浪费问题。详细阐述了vLLM的调度系统、推理系统和工作流程，并对LLMEngine类及其关键依赖进行了源码级分析，帮助读者理解vLLM如何实现高效的大模型推理服务。

datian1234
2025-10-13 10:52:16

 773

 26

#人工智能 #vLLM
大模型贵，小模型蠢！vLLM+Milvus+智能路由，无痛降本50%，大模型成本优化终极解决方案

文章介绍vLLM团队推出的Semantic Router项目，通过语义路由+模型混合(MoM)+缓存层三层架构，解决大模型部署中用户量激增导致的成本飙升问题。该方案根据输入语义复杂度智能匹配不同模型，并利用Milvus向量数据库构建缓存层存储高频问题答案，避免重复计算。测试显示响应时间从16.5秒降至2.4秒，显著提升性能降低成本。文章提供详细部署配置步骤，适用于客服问答、代码辅助和企业知识库等场

 小涂Ss
2025-10-15 11:09:37

 1044

 28

#milvus #人工智能 #vLLM
Docker+vLLM加速Qwen3-8B推理实战

结合Docker与vLLM框架部署Qwen3-8B模型，实现高效推理与资源优化，支持混合推理模式和低延迟响应，为本地化大模型应用提供轻量、可扩展的解决方案。

北海有座岛
2025-12-15 14:42:35

 730

 23

#vLLM
大模型推理引擎 vLLM(2)：PagedAttention论文学习以及原理解析

大模型推理引擎 vLLM(2)：PagedAttention论文学习以及原理解析

 cumtchw
2026-01-17 17:11:30

 1523

 21

#vLLM
vLLM API Server架构设计与生产实践指南

大模型推理服务作为AI基础设施的核心组件，其性能优化与生产部署面临诸多挑战。vLLM通过创新的PageAttention内存管理技术，实现了高效的内存利用和计算加速，显著提升了推理吞吐量。在工程实践层面，其兼容OpenAI API的设计降低了迁移成本，而分层架构支持水平扩展，满足企业级高并发需求。典型应用场景包括智能客服、内容生成等AI服务，其中REST与gRPC双协议支持、动态批处理和智能负载均

 weixin_30411819
2026-07-01 09:36:55

 494

 10

#vLLM
vLLM API参数调优实战：从基础配置到高效推理

本文深入探讨了vLLM API参数调优的实战技巧，从基础配置到高效推理，帮助开发者在计算资源、响应速度和生成质量之间找到最佳平衡点。通过具体案例和参数组合，展示了如何优化实时性场景和高吞吐场景的性能，提升AI模型的推理效率。

weixin_30955617
2026-03-24 12:09:30

 368

 7

#vLLM
别再让CPU拖后腿！用PyTorch CUDA Graph给vLLM推理引擎提速5倍的保姆级教程

本文详细介绍了如何利用PyTorch CUDA Graph技术优化vLLM推理引擎，实现高达5倍的性能提升。通过分析CPU调度瓶颈、CUDA Graph核心原理及与vLLM解码阶段的深度集成，提供了一套完整的生产级优化方案，显著提升GPU利用率和推理效率。

weixin_30352645
2026-03-25 02:36:07

 425

 12

#vLLM
别慌！vLLM启动GGUF模型时GPU占用100%？这其实是好事（附NumPy版本降级避坑）

本文深入解析了vLLM启动GGUF模型时GPU占用100%的现象，揭示了其背后的内存资源规划和计算图优化机制。通过详细的实战调优指南，包括NumPy版本降级解决方案和CUDA图优化技术，帮助开发者高效部署和优化大语言模型推理性能。

weixin_30832143
2026-03-26 03:34:41

 396

 10

#vLLM
vLLM调度器源码实战：手把手教你用Python模拟三种队列（waiting/running/swapped）的流转

本文通过Python实战解析vLLM调度器源码，详细模拟waiting、running和swapped三种队列的状态流转机制。从基础架构到核心调度逻辑实现，手把手教你构建简化版调度器，深入理解LLM推理系统中的资源优化策略，提升GPU利用率和吞吐量。

weixin_30879169
2026-03-27 03:30:19

 270

 5

#vLLM
vLLM V1环境变量一键开启实测：我的API服务吞吐量真提升了1.7倍吗？

本文实测了vLLM V1环境变量一键开启对API服务吞吐量的提升效果。通过详细的测试环境搭建、方案设计和性能分析，验证了V1版本在高负载场景下的显著性能改善，包括延迟降低45%和吞吐量提升20.5%，为生产环境升级提供了实用建议。

weixin_30879169
2026-03-27 03:11:06

 457

 8

#vLLM #性能优化
vLLM启动参数调优指南：如何像老司机一样根据你的GPU和任务“对症下药”？

本文详细解析了vLLM启动参数的调优方法，帮助用户根据GPU硬件配置和任务需求进行精准优化。从GPU型号、显存管理到不同任务类型的参数组合，提供了全面的调优指南和实战案例，助你提升模型推理效率。

weixin_30952535
2026-03-27 04:07:16

 394

 6

#vLLM
告别等待！用vLLM AsyncLLM实现大模型流式输出（Python异步编程实战）

本文详细介绍了如何利用vLLM AsyncLLM实现大模型的流式输出，通过Python异步编程提升AI交互体验。文章涵盖流式输出的核心优势、AsyncLLM引擎架构、生产级服务搭建及高级应用技巧，帮助开发者显著降低延迟并提升吞吐量，适用于聊天机器人、代码补全等实时场景。

weixin_30338481
2026-03-28 03:12:31

 479

 8

#vLLM
LLM.int8()量化避坑指南：为什么你的8-bit模型效果暴跌？附vLLM实测对比

本文深入分析了LLM.int8()量化技术在生产环境中的应用挑战，特别是离群值对8-bit模型效果的破坏性影响。通过vLLM框架下的实测对比，展示了LLM.int8()如何智能处理离群值，保持模型精度同时显著提升推理效率，为AI部署提供了实用解决方案。

weixin_30664051
2026-03-30 02:39:49

 682

 10

#vLLM
vLLM V1架构演进：从源码视角剖析核心优化与设计哲学

本文深入解析vLLM V1架构的核心优化与设计哲学，重点探讨其解耦、零浪费和对称美的设计理念。通过源码视角详细剖析了执行循环重构、多进程通信优化及调度器简化等关键技术改进，显著提升AI推理性能，特别是在处理突发流量和长文本生成任务时表现卓越。

weixin_30642561
2026-03-31 02:29:06

 428

 10

#vLLM
vLLM参数调优指南：从CUDA OOM到高效推理的完整配置流程

本文详细解析了vLLM参数调优的全流程，从诊断CUDA OOM错误到高效配置max_num_batched_tokens等关键参数。通过实战案例和性能数据，指导开发者优化显存管理、提升推理效率，特别适用于大模型部署场景。

weixin_30733003
2026-03-31 03:01:22

 448

 4

#vLLM
用老板和打工人的比喻，5分钟搞懂vLLM调度器为啥优先处理Swapped队列

本文通过职场管理的比喻，深入浅出地解析了vLLM调度器优先处理Swapped队列的逻辑。从资源占用和时间公平性原则出发，揭示了调度器如何通过三级调度策略最大化系统吞吐量，同时维护请求处理的时序公平性，为AI推理任务的高效管理提供了实用见解。

weixin_30919429
2026-03-31 03:49:58

 432

 9

#vLLM
vLLM实战：用PagedAttention思想，轻松搞定大模型推理时的显存碎片难题

本文深入探讨了vLLM框架如何利用PagedAttention机制解决大语言模型推理中的显存碎片问题。通过将操作系统的分页管理思想引入显存管理，vLLM显著提升了显存利用率和推理吞吐量，特别是在处理动态KV缓存时表现优异。文章提供了详细的配置参数、性能优化技巧和生产环境部署指南，帮助开发者高效管理GPU资源。

weixin_33670786
2026-04-04 02:55:49

 703

 20

#vLLM
vLLM-Prefix实战：如何用System Prompt加速大模型推理（附Baichuan2-13B实测数据）

本文详细介绍了如何利用vLLM的Prefix功能通过System Prompt加速大模型推理，特别是在Baichuan2-13B模型上的实战应用。通过缓存共享机制和注意力计算优化，推理速度可提升2-3倍，显著提高高并发场景下的处理效率。文章还提供了环境配置、核心机制解析、实战案例及高级优化技巧，帮助开发者快速掌握这一技术。

weixin_33738555
2026-04-04 02:55:17

 309

 3

#vLLM
别再只盯着GPU了！聊聊AI Infra里那些容易被忽略的‘软件功臣’：从DeepSpeed到vLLM的实战避坑

本文探讨了AI基础设施中常被忽视的软件工具，如DeepSpeed和vLLM，如何显著提升AI模型的训练和推理效率。通过实战案例，展示了这些工具在显存优化、推理加速和智能调度方面的卓越表现，帮助团队在相同硬件配置下实现数倍性能提升。

weixin_30570101
2026-04-15 19:57:11

 171

 1

#vLLM
LLM推理部署地基工程：NVIDIA驱动、CUDA与vLLM三者精准匹配指南

大型语言模型（LLM）推理服务的稳定运行，首先依赖于底层硬件抽象层的严格对齐——这包括GPU驱动、CUDA运行时和推理框架三者的版本协同。NVIDIA驱动决定硬件访问能力上限，CUDA Toolkit提供编译时ABI契约，而vLLM等框架则通过预编译wheel锁定具体版本组合。三者错配将导致静默性能退化、CUDA Graph失效甚至服务不可用，而非简单报错。理解驱动ABI代际（如535系）、CUD

weixin_34289454
2026-06-22 12:45:13

 637

 10

#vLLM