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news 2025/7/1 7:56:23

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如今，大語言模型 (LLM) 的發(fā)展正在從規(guī)模參數(shù)迭代升級拓展至應用場景的適配與創(chuàng)新，在這個過程中，其也暴露出一系列問題。例如，在推理環(huán)節(jié)的效率較低，處理復雜任務時耗時較長，難以滿足對實時性要求較高的場景需求；在資源利用方面，由于模型規(guī)模龐大，對計算資源和存儲資源的消耗巨大，且存在一定程度的浪費等。

針對于此，來自加州大學伯克利分校 (UC Berkeley) 的研究團隊于 2023 年開源了 vLLM (Virtual Large Language Model)，這是一款專為大模型推理加速而設計的庫，其依靠卓越的推理效率和資源優(yōu)化能力在全球范圍內(nèi)引發(fā)廣泛關注。

vLLM 教程：從入門到進階

為幫助國內(nèi)開發(fā)者更快速入門 vLLM，小貝在?http://OpenBayes.com?的「公共教程」板塊上線了 4 個 vLLM 教程，覆蓋了 vLLM 的安裝、使用、推理以及 API 服務器的部署。無論是毫無經(jīng)驗的新手小白，還是已經(jīng)有一定基礎、渴望提升的開發(fā)者，都能找到適合自己的學習路徑！

1. vLLM 入門教程：零基礎分步指南

該教程逐步展示了如何配置和運行 vLLM，提供 vLLM 的安裝、模型推理、啟動 vLLM 服務器以及如何發(fā)出請求的完整入門指南。

* 在線運行：https://go.openbayes.com/vNYCa

2. 使用 vLLM 對 Qwen2.5 推理

該教程詳細展示了如何對一個 3B 參數(shù)的大語言模型的進行推理任務，包括模型的加載、數(shù)據(jù)的準備、推理過程的優(yōu)化，以及結果的提取和評估。

* 在線運行：https://go.openbayes.com/lZIUd

3. 使用 vLLM 加載大模型進行少樣本學習

該教程為使用 vLLM 加載 Qwen2.5-3B-Instruct-AWQ 模型進行少樣本學習，詳細解釋了如何通過檢索訓練數(shù)據(jù)獲取相似問題構建對話，利用模型生成不同輸出，推斷誤解并結合相關方法進行整合排名等操作，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)準備到結果提交的完整流程。

* 在線運行：https://go.openbayes.com/pYEub

4. 將 LangChain 與 vLLM 結合使用教程

本教程圍繞將 LangChain 與 vLLM 結合使用展開，旨在簡化并加速智能 LLM 應用程序開發(fā)，涵蓋從基礎設置到高級功能應用的多方面內(nèi)容。

* 在線運行：https://go.openbayes.com/BhNo3

追溯 vLLM：開源歷程及技術演進

vLLM 的雛形誕生于 2022 年年底，加州大學伯克利分校的研究團隊在部署一個名為「alpa」的自動化并行推理項目時，發(fā)現(xiàn)其運行速度非常慢且 GPU 利用率低。研究人員敏銳地察覺到，大語言模型推理存在著巨大的可優(yōu)化空間。然而，市場上并沒有專門針對大語言模型推理優(yōu)化的開源系統(tǒng)，隨即，他們決定自己動手創(chuàng)建一個大語言模型推理框架。

經(jīng)過無數(shù)次的試驗和調(diào)試中，他們關注到了操作系統(tǒng)中經(jīng)典的虛擬內(nèi)存和分頁技術，并基于此在 2023 年提出了開創(chuàng)性注意力算法 PagedAttention，其可以有效地管理注意力鍵和值，進而構建了高吞吐量的分布式 LLM 服務引擎 vLLM，實現(xiàn)了 KV 緩存內(nèi)存幾乎零浪費，有效解決了大語言模型推理中的內(nèi)存管理瓶頸問題。與 Hugging Face Transformers 相比，其吞吐量提升了 24 倍，而且這一性能提升不需要對模型架構進行任何更改。

更值得一提的是，vLLM 不受硬件限制，不僅僅局限于 Nvidia GPU，還對 AMD GPU、Intel GPU、AWS Neuron 和 Google TPU 等市面上眾多硬件架構敞開懷抱，真正推動了大語言模型在不同硬件環(huán)境下的高效推理和應用。如今， vLLM 已經(jīng)能夠支持超 30 個生成式大語言模型，并獲得了包括 Anyscale、AMD、NVIDIA、Google Cloud 在內(nèi)的 20 多個企業(yè)的支持和贊助。

2023 年 6 月，vLLM 的開源代碼正式發(fā)布。短短一年時間里，vLLM 在 Github 上星標數(shù)就突破了 21.8k。截止目前，該項目星標數(shù)已達 31k。

vLLM 在 GitHub 上已獲得 31k stars

同年 9 月，研究團隊發(fā)表了論文「Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention」，進一步闡述 vLLM 的技術細節(jié)和優(yōu)勢。而團隊對 vLLM 研究的腳步并未停歇，仍在圍繞兼容性、易用性等方面展開迭代升級。例如在硬件適配方面，除了 Nvidia GPU 之外，怎樣能夠讓 vLLM 在更多的硬件上面跑起來；再比如在科研方面，如何進一步提高系統(tǒng)效率和推理速度等。而這些也都體現(xiàn)在 vLLM 的一次次的版本更新中。

論文地址：

https://dl.acm.org/doi/10.1145/3600006.3613165

vLLM 系統(tǒng)概覽

vLLM v0.6.4 更新

吞吐量提高 2.7 倍，延遲減少 5 倍

就在上個月，vLLM 的版本更新到了 0.6.4，在性能提升、模型支持和多模態(tài)處理等方面都取得了重要的進展。

在性能方面，新版本引入了多步調(diào)度 (Multistep scheduling) 和異步輸出處理 (Asynchronous output processing)，優(yōu)化了 GPU 的利用率并提高了處理效率，從而提高了整體的吞吐量。

vLLM

技術解析

* 多步調(diào)度允許 vLLM 一次性完成多個步驟的調(diào)度和輸入準備，使得 GPU 可以連續(xù)處理多個步驟而不必每個步驟都等待 CPU 指令，這樣分散了 CPU 的工作負載，減少了 GPU 的空閑時間。

* 異步輸出處理使得輸出處理與模型的執(zhí)行可以并行進行。具體來講，vLLM 不再立即處理輸出，而是延遲處理，在執(zhí)行第 n+1 步的同時處理第 n 步的輸出。雖然這可能會導致每個請求多執(zhí)行一步，但對 GPU 利用率的大幅提高遠遠彌補了這一成本。

例如，在 Llama 8B 模型上可以實現(xiàn) 2.7 倍的吞吐量提升和 5 倍的 TPOT（每個輸出標記的時間）減少，如下圖所示。

在 ShareGPT 數(shù)據(jù)集上對搭載于 1 張 H100 的 Llama 8B 模型進行 vLLM v0.5.3 與 v0.6.0 之間的性能比較

而在 Llama 70B 模型上實現(xiàn)了 1.8 倍的吞吐量提升和 2 倍的 TPOT 減少，如下圖所示。

在 ShareGPT 數(shù)據(jù)集上對搭載于 4 張 H100 的 70B 模型進行 vLLM v0.5.3 與 v0.6.0 之間的性能比較

模型支持方面 vLLM 新納入了對 Exaone、Granite 和 Phi-3.5-MoE 等前沿大語言模型的適配。在多模態(tài)領域，增加了多圖像輸入的功能（官方文檔中以 Phi-3-vision 模型作為示例演示），以及對 Ultravox 的多個音頻塊的處理能力，進一步擴展了 vLLM 在多模態(tài)任務中的應用范圍。

首個完整版 vLLM 中文文檔上線

毫無疑問，vLLM 作為大模型領域的一項重要技術創(chuàng)新，代表了當前高效推理的發(fā)展方向。為了讓國內(nèi)開發(fā)者更便捷、準確地理解其背后的先進技術原理，將 vLLM 引入到國內(nèi)大模型的開發(fā)中，進而推動該領域的發(fā)展。HyperAI超神經(jīng)的社區(qū)志愿者們通過開放合作的方式，經(jīng)過翻譯和校對的雙重審核，成功完成了首個 vLLM 中文文檔，現(xiàn)已完整上線至?https://vllm.hyper.ai/。