vLLM 框架教程

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vLLM 框架教程

1. vLLM 简介

vLLM（Very Large Language Model）是一个高效的推理引擎，专为大语言模型（LLM）优化，旨在提升推理性能并降低显存占用。vLLM 主要由 UC 伯克利开发，采用了一种称为 PagedAttention 的创新机制，使其在多 GPU 环境下也能高效地执行推理任务。

为什么使用 vLLM？

• 更快的推理速度：利用 PagedAttention 提高吞吐量。
• 高效的显存管理：相比 Hugging Face Transformers 框架，vLLM 能更好地利用显存。
• 多 GPU 兼容：支持多卡推理，适用于高性能计算环境。
• 兼容 Hugging Face Transformers：可以直接加载和运行 Hugging Face 训练的模型。
• 支持 OpenAI API 格式：可轻松集成至现有应用。

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2. vLLM 核心特性

2.1 PagedAttention 机制

PagedAttention 是 vLLM 的核心技术，通过分页管理 KV 缓存，减少不必要的数据复制，提高推理效率。

2.2 高吞吐量优化

vLLM 采用批量处理机制，使多个请求可以并行执行，提高服务器的整体吞吐能力。

2.3 多 GPU 支持

vLLM 可自动在多张 GPU 之间分配计算负载，提高推理能力。

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3. 安装 vLLM

vLLM 兼容 Linux 和 macOS，建议使用 Python 3.8 及以上版本。

3.1 通过 pip 安装

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pip install vllm

3.2 从源码安装

如果需要最新功能，可以克隆 GitHub 仓库并手动编译。

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git clone .git
cd vllm
pip install -e .

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4. 使用 vLLM 运行 LLM

4.1 运行 OpenAI API 兼容的服务器

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python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf

然后可以使用 curl 进行测试：

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curl http://localhost:8000/v1/completions \n  -H "Content-Type: application/json" \n  -d '{"model": "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf", "prompt": "你好，介绍一下 vLLM", "max_tokens": 50}'

4.2 直接运行模型推理

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from vllm import LLM

llm = LLM("meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf")
outputs = llm.generate(["介绍一下 vLLM 的优势。"])
print(outputs)

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5. vLLM API 详解

vLLM 提供 Python API 和 RESTful API 方式，支持不同的推理需求。

5.1 Python API

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from vllm import LLM

llm = LLM("meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf")
prompts = ["什么是 vLLM？", "vLLM 的优势是什么？"]
outputs = llm.generate(prompts)
for output in outputs:
    print(output)

5.2 RESTful API

如果运行了 OpenAI 兼容的 API 服务器，可以使用 requests 进行调用。

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import requests
import json

url = "http://localhost:8000/v1/completions"
data = {
    "model": "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",
    "prompt": "什么是 vLLM？",
    "max_tokens": 50
}
response = requests.post(url, headers={"Content-Type": "application/json"}, data=json.dumps(data))
print(response.json())

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6. 性能优化

6.1 增加批量推理

vLLM 的批量处理机制可以大幅提高吞吐量。

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prompts = ["介绍 vLLM", "vLLM 的优势是什么？", "如何安装 vLLM？"]
outputs = llm.generate(prompts)

6.2 减少显存占用

使用 max_num_seqs 限制最大请求数，减少显存压力。

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llm = LLM("meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf", max_num_seqs=2)

6.3 使用 FP16 精度

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llm = LLM("meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf", dtype="float16")

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7. vLLM vs. 其他推理框架

特性	vLLM	Hugging Face Transformers	TensorRT-LLM	Triton
PagedAttention	✅	❌	❌	❌
高吞吐量	✅	❌	✅	✅
OpenAI API 兼容	✅	❌	❌	✅
多 GPU 支持	✅	✅	✅	✅
FP16/INT8 支持	✅	✅	✅	✅

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8. 适用场景

• 聊天机器人：使用 vLLM 作为 API 服务器，提高聊天响应速度。
• 文本生成：可用于小说、新闻摘要、代码生成等任务。
• 翻译：支持 LLM 进行高效的多语言翻译。
• 问答系统：快速搭建基于 LLM 的知识问答系统。

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9. 结论

vLLM 是一个高效的 LLM 推理框架，依靠 PagedAttention 技术显著提高了推理速度并降低了显存占用。它提供了简单易用的 Python API 和 OpenAI 兼容的 RESTful API，使得开发者可以快速集成到各种应用场景中。如果你希望优化 LLM 的推理性能，vLLM 绝对是值得尝试的选择。

推荐进一步学习：

• vLLM 官方文档：
• Hugging Face LLM 介绍：

希望本教程对你有所帮助！

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