提升LLM服务效率的秘密武器——vLLM！
vLLM：高吞吐量与内存高效的大语言模型推理和服务引擎
在当今迅速发展的人工智能领域，大语言模型（LLMs）已经成为技术应用的重要组成部分。然而，如何高效地为这些模型提供服务与推理，依然是一个挑战。vLLM，作为一个快速且易于使用的库，专注于大语言模型的推理与服务，确立了其在这一领域的重要地位。
轻松、快速且低成本的LLM服务
vLLM的设计宗旨是为所有用户提供高效、经济的LLM服务，让每个人都能享受到强大的AI能力。以下是vLLM的一些核心特点和功能：
- 先进的服务吞吐量：vLLM在处理请求时能够实现尽可能高的吞吐量，非常适合需要快速响应的应用场景。
- PagedAttention：高效管理注意力键和值的内存，减少内存占用，多任务处理能力极强。
- 连续批处理：能够高效处理多个请求，在保持高吞吐量的同时，降低延迟。
- 高速模型执行：支持CUDA/HIP图形，无缝集成加速技术，推动模型执行的效率。
- 量化支持：支持多种量化技术，包括GPTQ、AWQ、AutoRound、INT4、INT8和FP8，为灵活性与性能优化提供了更多选择。
- 优化的CUDA内核：整合FlashAttention和FlashInfer，保证执行效率的同时，最大程度降低硬件资源的消耗。
灵活且易于使用
vLLM不仅在技术上强大，其易用性也让开发者倍感舒心：
- 与Hugging Face模型的无缝集成：便于开发者直接引入已有模型，减少了接入成本。
- 高吞吐量服务与多种解码算法：支持并行采样、束搜索等，使得生成结果更加灵活与多样。
- 分布式推理的弹性支持：提供张量、管道、数据和专家的并行处理，便于进行大规模部署。
- 支持多种平台：兼容NVIDIA GPU、AMD CPU和GPU、Intel CPU和GPU、TPU等，广泛的硬件支持保证了用户体验的顺畅。
- 强大的缓存机制：引入prefix caching的能力，快速响应多次相似请求。
- 多LoRA支持：在自然语言处理等任务中，增强了模型的能力与灵活性。
vLLM无缝支持Hugging Face上的大多数热门开源模型，包括如下模型类型：
- 转换器式大语言模型（如Llama）
- 专家混合语言模型（如Mixtral、Deepseek-V2和V3）
- 嵌入模型（如E5-Mistral）
- 多模态大语言模型（如LLaVA）
完整的模型支持列表可以在其官方文档中查看。
快速上手
使用vLLM非常简单，用户只需通过pip进行安装，或按照以下指令从源代码构建：
pip install vllm
访问vLLM文档以获取更多信息，包括详细的安装步骤及快速入门指导。
- 安装指南
- 快速开始
- 支持的模型列表
贡献与社区支持
vLLM是一个社区驱动的项目，欢迎任何形式的贡献与协作。希望更多的开发者和研究人员能够参与其中，共同推动这一项目的发展。
类似项目比较
在大语言模型服务的领域，除了vLLM，还有一些其他优秀的开源项目，如：
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Hugging Face Transformers：广泛用于自然语言处理的预训练模型库，支持多种模型和任务，但在吞吐量和内存管理方面相对较弱。
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OpenAI’s GPT-3 API：虽然非常强大，但成本较高且需要联网使用，不如vLLM本地服务来得灵活。
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DeepSpeed：微软开发的一个深度学习优化库，支持大规模模型训练及推理，主要针对高性能计算需求。
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TensorFlow Serving：Google推出的服务系统，专注于模型的快速上部署，使得在线推理更加便捷，但可能在处理大语言模型方面的性能落后于vLLM。
每个项目都有其独特优势与适用场景，用户可以根据自身需求选择合适的工具来实现目标。vLLM因其高效的推理能力和友好的用户体验，越来越受到开发者的青睐。