vLLM

vLLM – 开源的大模型推理框架，提升模型推理效率

vLLM，一款由加州大学伯克利分校 Sky Computing Lab 倾力打造的开源利器，旨在革新大语言模型（LLM）的推理与部署体验。它以卓越的性能和亲民的成本，为用户带来了前所未有的模型服务新篇章。

vLLM 的核心竞争力在于其独树一帜的内存管理技术和精妙绝伦的调度算法。这两大创新组合拳，不仅大幅度地提升了模型推理的吞吐量，更在硬件成本方面实现了显著的节约，让高性能 LLM 的应用门槛大幅降低。

vLLM 的优势体现在以下几个关键方面：

极致的推理效率：借助 PagedAttention 和连续批处理等先进技术，vLLM 能够最大化地挖掘硬件潜力，实现惊人的吞吐量，让模型推理快如闪电。
精打细算的成本优化：通过对硬件资源的精细化管理和高效利用，vLLM 显著降低了推理成本，使得强大如 LLM 也能变得经济实惠，惠及更广泛的用户群体。
包容万象的兼容性：无论您使用的是 NVIDIA、AMD 还是 Intel 等主流硬件平台，抑或是各种开源模型，vLLM 都能游刃有余地适配，实现无缝集成。
无缝对接的易用性：vLLM 提供一套与 OpenAI 兼容的 API 接口，让您能够轻松地将其融入现有的系统和工作流程中，无需进行复杂的改造。
灵活多样的部署选项：从并行采样到束搜索，vLLM 支持多种解码算法，能够根据不同的应用场景提供定制化的部署方案，满足您多样化的需求。
强大的量化支持：集成了 GPTQ、AWQ 等先进的量化技术，vLLM 进一步优化了模型性能和资源占用，让您的 LLM 运行得更轻巧、更高效。

想要体验 vLLM 的强大功能，过程也十分简便：

便捷安装：您可以通过简单的 pip install vllm 命令快速完成安装，或者选择从源码编译以解锁最新的前沿功能。
环境配置：根据您的硬件环境，选择并配置相应的依赖项，例如 CUDA，即可轻松搭建好运行环境。
模型加载：利用 vLLM 提供的 API，您可以轻松加载各种支持的预训练模型，例如 LLM(model="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf")。
文本生成：调用 generate 方法，并根据您的需求调整采样参数（如温度、Top-P），即可轻松生成所需的文本内容。
API 服务：通过 vllm-serve 命令启动 API 服务器，即可实现与 OpenAI 接口的无缝对接，享受更便捷的服务。
优化调优：您可以根据实际需求，灵活调整各项参数，并参考官方文档和社区支持，不断优化模型的性能表现。
生产部署：利用 Docker 技术对您的 vLLM 应用进行容器化部署，确保环境的一致性，从而快速、稳定地将其推向生产环境。