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news 2025/11/5 4:44:09

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一、单例加载多模型

（一）原生多模型支持（vLLM ≥0.3.0）

（二）针对 vLLM 单实例部署多模型时只有最后一个模型生效的问题，结合实际测试和源码分析，以下是具体原因和解决方案：

二、多实例并行部署

三、实现动态切换的关键技术

四、模型的接口

Tip：此方法是问的DeepSeek-R1，但是亲测下方法不太可行，大家有兴趣的话，可以自测，也欢迎提出解决方法一起交流。

一、单例加载多模型

（一）原生多模型支持（vLLM ≥0.3.0）

功能特性：
vLLM 从 0.3.0 版本开始，通过 --model 参数支持 多模型同时加载，可在单服务实例中托管多个模型。
模型名称映射：默认情况下，模型名称（API 调用时使用的名称）与模型路径的最后一个目录名一致。若需自定义名称，可通过 --served-model-name 参数单独指定

部署命令示例：

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--host 0.0.0.0 \
--port 8000 \
--model /data/2-model/13-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B --served-model-name DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B \
--model /data/2-model/13-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --served-model-name DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B \
--gpu-memory-utilization 0.85 \
--max-num-batched-tokens 32768 \
--max-model-len 8192 \
--dtype half \
--tensor-parallel-size 8 \
--swap-space 4 \
--max-num-seqs 100

API 调用时的模型选择

在发送请求时，通过 model 字段指定目标模型名称。例如

curl http://localhost:8000/v1/completions \-H "Content-Type: application/json" \-d '{"model": "model1",  # 指定加载的第一个模型"prompt": "Hello, my name is","max_tokens": 50}'

实际测试结果是只有后面的模型有效，前面无效，使用的显卡是V100，不清楚是否与显卡型号有关。并且使用接口v1/models，查询到的列表也只有后面的模型。

{"object": "list","data": [{"id": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B","object": "model","created": 1742550945,"owned_by": "vllm","root": "/data/2-model/13-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B","parent": null,"max_model_len": 8192,"permission": [{"id": "modelperm-7d269b10ff4b4abe91e32308a8b395b8","object": "model_permission","created": 1742550945,"allow_create_engine": false,"allow_sampling": true,"allow_logprobs": true,"allow_search_indices": false,"allow_view": true,"allow_fine_tuning": false,"organization": "*","group": null,"is_blocking": false}]}]
}

（二）针对 vLLM 单实例部署多模型时只有最后一个模型生效的问题，结合实际测试和源码分析，以下是具体原因和解决方案：

问题根源分析

vLLM 版本兼容性
- 关键结论：vLLM 原生支持多模型部署的功能存在版本限制，实际测试发现 vLLM ≤0.3.3 版本中多模型支持不完善（即使文档标明支持），需升级到 vLLM ≥0.4.0。
- 验证方法：
```
pip show vllm | grep Version
# 若版本低于 0.4.0，升级至最新版
pip install -U vllm
```
模型名称冲突
- 若多个模型的默认名称相同（如路径不同但目录名相同），vLLM 会覆盖先前加载的模型，导致仅最后一个生效。
- 示例错误：
```
# 模型路径为 /models/llama-7b 和 /models/llama-7b-finetuned
# 默认名称均为 "llama-7b"，导致冲突
```
显存不足
- 若多个模型总显存需求超过 GPU 容量，vLLM 可能静默失败，仅加载最后一个模型。

解决方案

1. 升级 vLLM 并显式指定模型名称

# 升级到最新版 vLLM
pip install -U vllm# 启动服务时通过 --served-model-name 指定唯一名称
python -m vllm.entrypoints.api_server \--model /path/to/model1 --served-model-name model1 \--model /path/to/model2 --served-model-name model2 \--port 8000

2. 验证模型加载状态

访问 /v1/models 接口检查已加载模型：

curl http://localhost:8000/v1/models
# 正常返回应包含所有模型名称
{"data": [{"id": "model1", "object": "model"},{"id": "model2", "object": "model"}]
}

3. 显存优化配置

调整显存利用率（默认 0.9）：

# 降低显存利用率阈值，预留空间
python -m vllm.entrypoints.api_server \--model model1 --model model2 \--gpu-memory-utilization 0.8

启用量化（如 4-bit）：

# 仅适用于支持量化的模型（如 Llama、Qwen）
python -m vllm.entrypoints.api_server \--model model1 --quantization awq \--model model2 --quantization awq

4. 多实例部署（显存不足时）

若单卡显存无法承载多模型，改用多实例 + 反向代理：

# 实例1（GPU 0）
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m vllm.entrypoints.api_server \--model model1 --port 8000# 实例2（GPU 1）
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python -m vllm.entrypoints.api_server \--model model2 --port 8001# Nginx 配置负载均衡
upstream vllm_servers {server localhost:8000;server localhost:8001;
}server {location /v1/completions {proxy_pass http://vllm_servers;}
}

调试步骤

查看服务日志：

# 启动时添加 --log-level debug
python -m vllm.entrypoints.api_server --model model1 --model model2 --log-level debug# 观察日志中是否有 "Loading model model1..." 和 "Loading model model2..." 的提示

显存监控：

# 使用 nvidia-smi 实时监控显存占用
watch -n 1 nvidia-smi

API 测试：

# 分别调用两个模型
curl http://localhost:8000/v1/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "model1", "prompt": "Hello"}'
curl http://localhost:8000/v1/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "model2", "prompt": "Hello"}'

最终建议

版本要求：确保 vLLM ≥0.4.0（最新版为 0.4.1）。
命名唯一性：使用 --served-model-name 显式指定唯一名称。
资源评估：预计算模型显存需求（公式：参数数量 × 2~4 GB），必要时拆分多实例。

若问题仍未解决，可提供具体模型名称、vLLM 版本及错误日志，进一步定位原因。

二、多实例并行部署

适用场景：
若模型显存占用较大（如 70B 参数级别），单卡无法同时加载多个模型，需启动多个 vLLM 实例，每个实例绑定独立 GPU。
部署示例：

# 实例1（GPU 0）
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m vllm.entrypoints.api_server \--model model_path_1 --port 8000# 实例2（GPU 1）
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,4 \
python -m vllm.entrypoints.api_server \--model /data/model/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B \--served-model-name DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B  \--host 0.0.0.0 \--port 8001 \--dtype half \--tensor-parallel-size 4 \--swap-space 4 \--gpu-memory-utilization 0.85

失败：虽然按照上述运行实例成功了，但是运行的结果中的接口，只有少数几个，并且使用api调用接口还是报错。

只有如下几个接口：

INFO 03-21 18:58:56 [launcher.py:26] Available routes are:
INFO 03-21 18:58:56 [launcher.py:34] Route: /openapi.json, Methods: HEAD, GET
INFO 03-21 18:58:56 [launcher.py:34] Route: /docs, Methods: HEAD, GET
INFO 03-21 18:58:56 [launcher.py:34] Route: /docs/oauth2-redirect, Methods: HEAD, GET
INFO 03-21 18:58:56 [launcher.py:34] Route: /redoc, Methods: HEAD, GET
INFO 03-21 18:58:56 [launcher.py:34] Route: /health, Methods: GET
INFO 03-21 18:58:56 [launcher.py:34] Route: /generate, Methods: POST

调用/generate接口，提示失败：

INFO:     172.16.12.206:57498 - "POST /generate HTTP/1.1" 500 Internal Server Error
ERROR:    Exception in ASGI application

路由切换：
通过反向代理（如 Nginx）或自定义 API 网关，根据负载均衡策略（随机、轮询等）将请求分发到不同端口：

# Nginx 配置示例（随机路由）
upstream vllm_servers {server localhost:8000;server localhost:8001;
}server {location /v1/completions {proxy_pass http://vllm_servers;}
}

三、实现动态切换的关键技术

(1) 模型热切换

动态加载/卸载：
通过 vLLM 的 AsyncLLMEngine 或 LLM 类编程控制，调用 load_model() 和 unload_model() 实现模型热插拔。

from vllm import LLM# 初始化引擎
llm = LLM(model="model_path_1")# 动态加载新模型
llm.add_model("model_path_2")# 卸载旧模型
llm.remove_model("model_name_1")

(2) 请求级模型选择

API 参数指定：
在请求的 JSON 数据中通过 model 字段显式指定目标模型（需提前加载）。
权重随机分配：
在网关层添加随机权重逻辑（如 50% 概率选择模型 A，50% 选择模型 B）：

import randomdef route_request(prompt):models = ["model_name_1", "model_name_2"]selected_model = random.choice(models)return call_vllm_api(model=selected_model, prompt=prompt)

3. 资源管理与优化建议

(1) 显存分配策略

共享显存优化：
启用 PagedAttention 和 vLLM 的 KV Cache 内存管理，减少多模型并行时的显存碎片。
量化压缩：
对非核心模型使用 4-bit/8-bit 量化（如 bitsandbytes），降低单模型显存占用。

(2) 性能监控

指标跟踪：
监控各模型的吞吐量（tokens/s）、显存利用率、请求延迟，动态调整负载权重。
故障熔断：
设置超时阈值和错误率熔断机制，避免单个模型故障影响整体服务。

4. 典型应用场景

A/B 测试：
同时部署多个模型版本，随机分配流量对比效果（如响应质量、速度）。
混合专家（MoE）：
将不同领域的模型组合使用（如通用模型 + 垂直领域微调模型），按需切换。
灾备冗余：
主模型故障时自动切换到备份模型，保障服务连续性。

总结

可行性：vLLM 支持多模型部署，可通过单实例多模型或多实例路由实现动态切换。
推荐方案：
- 中小规模场景：使用原生多模型加载（--model 参数），通过 API 字段切换。
- 大规模生产环境：部署多实例 + Kubernetes 集群，结合 Istio 实现智能流量分发。
注意事项：需平衡显存占用与模型数量，建议预计算资源需求（参考公式：显存需求 ≈ 模型参数 × 2~4 GB）。

四、模型的接口

Available routes are:
Route: /openapi.json, Methods: GET, HEAD
Route: /docs, Methods: GET, HEAD
Route: /docs/oauth2-redirect, Methods: GET, HEAD
Route: /redoc, Methods: GET, HEAD
Route: /health, Methods: GET
Route: /load, Methods: GET
Route: /ping, Methods: GET, POST
Route: /tokenize, Methods: POST
Route: /detokenize, Methods: POST
Route: /v1/models, Methods: GET
Route: /version, Methods: GET
Route: /v1/chat/completions, Methods: POST
Route: /v1/completions, Methods: POST
Route: /v1/embeddings, Methods: POST
Route: /pooling, Methods: POST
Route: /score, Methods: POST
Route: /v1/score, Methods: POST
Route: /v1/audio/transcriptions, Methods: POST
Route: /rerank, Methods: POST
Route: /v1/rerank, Methods: POST
Route: /v2/rerank, Methods: POST
Route: /invocations, Methods: POST

可参考：vLLM参数设置及遇到问题和单模型运行的参数设置_vllm modelname-CSDN博客

查看全文

http://www.dtcms.com/a/568142.html