简介

vLLM 是一个专为大型语言模型（LLM）设计的高性能开源推理与服务引擎。它通过创新的注意力算法和内存管理技术，显著提升了生成式 AI 模型的吞吐量并降低了计算成本，让部署和运行大语言模型变得更加高效和经济。

主要功能

• 连续批处理（Continuous Batching），优化请求处理流程
• PagedAttention 技术，高效管理注意力机制的键值缓存
• 与热门 Hugging Face 模型无缝集成
• 支持分布式部署与多 GPU 并行推理
• 提供开放的 OpenAI 兼容 API 接口

特色优势

vLLM 的核心优势在于其极高的吞吐量和内存使用效率。借助 PagedAttention，它解决了传统服务中因内存碎片导致的利用率低下问题，使得单卡可服务更多用户请求。同时，其支持的连续批处理技术能够动态合并不同长度的请求，极大提升 GPU 利用率，降低响应延迟。

适用人群

vLLM 非常适合正在构建或部署大语言模型应用的企业开发者、研究人员及技术团队。无论是需要高性能模型服务的科技公司，还是希望降低推理成本的中小团队，亦或是进行 AI 产品原型开发的初创公司，都能通过 vLLM 实现更高效、稳定的模型服务。

常见问题

vLLM 支持哪些模型？
它广泛支持各类主流 Transformer 架构模型，如 GPT、LLaMA、Mistral 等 Hugging Face 模型。

<strong是否需要修改代码才能使用？
基本无需修改模型代码，vLLM 设计为易于集成，提供简单直观的 Python API。

适用于生产环境吗？
是的，vLLM 具备高稳定性和扩展性，已被多家企业用于生产环境，支撑高并发推理任务。