1. 为什么我们需要一个新的推理引擎如果你最近在折腾大模型尤其是尝试自己部署一个像 Llama、Qwen 或者 Yi 这样的开源模型大概率会遇到一个让人头疼的问题推理速度慢显存占用高并发一上来就崩。你可能会想我用的 GPU 也不差啊为什么跑个模型就这么费劲这背后传统推理框架比如原始的 Hugging Face Transformers在处理大模型时存在一个根本性的效率瓶颈内存管理。想象一下你开了一家餐厅GPU显存每次来一桌客人一个用户请求你就得从仓库里搬一套全新的锅碗瓢盆模型的权重参数出来给他们用。即使下一桌客人点的菜一模一样你也得再搬一套。结果就是仓库显存很快被塞满但真正在炒菜计算的灶台GPU计算核心却经常闲着因为大部分时间都花在搬东西上了。这就是传统“动态批处理”的困境它无法有效复用不同请求之间相同的“厨具”模型权重和中间计算结果导致显存利用率极低计算资源大量闲置。vLLM 的出现就是为了解决这个“餐厅管理”难题。它不是一个新模型而是一个专为大模型推理设计的高吞吐量服务引擎。它的核心创新在于提出了PagedAttention算法灵感来自于操作系统的虚拟内存和分页机制。简单来说vLLM 把模型的注意力机制中的 Key 和 Value 缓存这是推理时最占显存的部分像书本一样“分页”管理。不同用户的请求可以共享这些“书页”系统只在需要时才将特定的“页”调入显存。这套机制彻底改变了游戏规则官方数据显示在相同硬件下vLLM 可以将吞吐量提升到传统方案的24倍。从我实际部署的经验来看vLLM 带来的提升是立竿见影的。以前用传统方式跑一个 70B 参数的模型单卡根本装不下只能上多卡并行速度还慢。换成 vLLM 后得益于其高效的内存管理和连续的批处理Continuous Batching单卡就能以更高的并发服务更多用户响应延迟也显著降低。它已经迅速成为了开源社区部署大模型服务的事实标准无论是个人开发者快速测试还是企业构建生产级 API 服务vLLM 都是目前最值得投入时间学习的工具。2. PagedAttentionvLLM 的“内存魔法”揭秘vLLM 性能飞跃的基石就是其独创的 PagedAttention 算法。要理解它我们需要先看看传统注意力缓存KV Cache是怎么工作的。在自回归模型如 GPT生成文本时为了生成下一个词模型需要基于之前所有已生成的词来计算注意力。为了避免重复计算这些历史词的 Key 和 Value 张量会被缓存起来这就是 KV Cache。在传统实现中每个请求的 KV Cache 都是一块连续且独立的内存空间。假设序列长度是 L注意力头数是 H每个头的维度是 D那么一个请求的 KV Cache 大小大约是2 * L * H * D * dtype_size。当并发请求增多或者生成长文本时这块内存会急剧膨胀并且由于内存碎片和无法共享利用率很低。PagedAttention 的灵感直接来源于操作系统的虚拟内存。它将 KV Cache 划分成固定大小的“块”Block每个块可以存储一定数量 token 的 Key 和 Value。这些块在物理显存或内存中不需要连续存放由一个专门的“块表”Block Table来管理逻辑块到物理块的映射。2.1 分块管理与共享机制举个例子假设我们设置每个块能存 16 个 token 的 KV。现在有两个用户请求请求 A 的输入是“中国的首都是哪里”请求 B 的输入是“中国的首都北京是一座历史悠久的城市。”在传统方案里两个请求会各自分配独立的缓存。但在 vLLM 中对于两个请求中共同的提示词前缀“中国的首都”它们的 KV Cache 可以被存储在相同的物理块中。vLLM 的调度器会识别出这种共享可能性并让两个请求的逻辑块表都指向这同一组物理块。这意味着显存中只存储了一份“中国的首都”的 KV 信息却被两个请求复用。这种共享在以下场景尤其有效系统提示词System Prompt所有对话都基于同一个系统指令如“你是一个有帮助的助手”这部分 KV Cache 可以完全共享。多轮对话中的历史记录在同一会话中历史对话的 KV Cache 可以被后续的轮次复用。并行采样当使用 beam search 或并行采样多个输出时共享前缀的路径可以共享 KV Cache。2.2 块表的运作与内存优化每个请求都维护着自己的块表就像进程有自己的页表一样。这个表记录了该请求的序列逻辑块分别对应着哪些物理块。当模型进行注意力计算时PagedAttention 算子会根据这个块表去非连续的物理内存中 gather 所需的 Key 和 Value 块然后进行计算。这种设计带来了几个核心优势高效的内存利用通过共享避免了重复存储显存占用大幅下降。这是提升吞吐量的关键。消除内存碎片固定大小的块使得内存分配和回收变得简单高效避免了传统动态缓存带来的外部碎片。灵活的序列长度由于块是离散的序列长度可以动态增长而不需要重新分配大块连续内存。这对于处理长文本生成或流式输出非常友好。注意PagedAttention 的实现深度集成在 vLLM 的定制化 CUDA 内核中对用户是透明的。你不需要理解其所有细节就能享受它带来的好处但了解其原理有助于你更好地规划块大小block_size等参数以适配你的硬件和模型。3. 从零开始vLLM 的安装与环境配置了解了原理接下来我们动手把它用起来。vLLM 的安装总体很友好但根据你的操作系统、GPU 型号和具体需求有一些细节需要注意。3.1 基础安装PyPI 一键安装对于大多数用户尤其是使用主流 NVIDIA GPU如 V100, A100, H100, RTX 4090等的用户安装非常简单# 使用 pip 安装最新稳定版 pip install vllm # 或者安装包含特定功能如AWQ量化的版本 pip install vllm[awq]这条命令会自动安装 vLLM 及其核心依赖包括 PyTorch、Transformers 等。它会尝试安装与你的 CUDA 环境兼容的预编译内核。3.2 特定环境安装指南然而现实世界往往更复杂。下面针对几个常见的热门搜索场景给出具体的安装方案。场景一在 Windows 11 或 WSL 中安装vLLM 官方对 Windows 的原生支持尚在完善中。目前最稳定、最推荐的方式是在WSL2 (Windows Subsystem for Linux)中安装一个 Ubuntu 发行版然后在其中按照 Linux 的方式安装。确保已启用 WSL2 并安装了 Ubuntu如 22.04 LTS。在 WSL 的 Ubuntu 终端内安装 NVIDIA CUDA ToolkitWSL 内需要单独安装驱动和工具链与宿主机 Windows 的驱动是分离的。然后使用pip install vllm安装即可。WSL2 能直接调用宿主机 GPU性能损失很小。场景二源码安装特定版本如 Ubuntu 源码安装 v0.26.1.rc0有时你需要最新的开发版功能或者需要为特定平台如海光、昇腾编译。这时需要源码安装。# 1. 克隆仓库并切换分支/标签 git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git cd vllm git checkout v0.26.1.rc0 # 切换到指定版本 # 2. 安装编译依赖 pip install -e .[dev] # 安装开发依赖包括编译工具 # 3. 进行编译安装 # 对于 NVIDIA GPU通常这样即可 pip install -e . # 如果是其他硬件平台可能需要设置环境变量或修改编译选项 # 例如某些定制化环境可能需要指定 CUDA 路径 CMAKE_ARGS-DCMAKE_CUDA_COMPILER/path/to/nvcc pip install -e .源码安装能给你最大的灵活性但也会遇到更多依赖问题比如特定版本的 CMake、gcc 等。场景三在海光Hygon或昇腾AscendGPU 上安装vLLM 社区正在积极拓展对更多硬件的支持。对于海光 GPU基于 AMD ROCm或华为昇腾 NPU你需要关注社区的特殊分支或移植版本。海光 GPU海光 GPU 兼容 AMD ROCm 生态。理论上你可以尝试在 ROCm 版本的 PyTorch 基础上从源码编译 vLLM。关键是指定正确的CMAKE参数使其使用 HIPAMD 的 CUDA 对应物进行编译。这需要较高的技术门槛建议紧密关注 vLLM 官方 Issue 和 PR 中关于 ROCm 支持的进展。昇腾 NPU需要寻找华为或社区适配的 vLLM 分支。例如搜索“vllm ascend”可能会找到相关的开源项目。这些分支会修改算子和内存管理部分以适配昇腾 CANN 计算架构。模型权重如何映射地址这类问题通常会在适配项目的文档中说明可能涉及自定义的模型加载器或权重转换脚本。场景四使用 Docker 部署对于生产环境Docker 是保证环境一致性的最佳选择。vLLM 官方提供了 Docker 镜像。# 拉取官方镜像 docker pull vllm/vllm-openai:latest # 运行一个 OpenAI API 兼容的服务挂载本地模型目录 docker run --runtime nvidia --gpus all \ -v /path/to/your/models:/models \ -p 8000:8000 \ vllm/vllm-openai:latest \ --model /models/qwen-7b-chat \ --served-model-name qwen-7b-chat使用 Docker 可以轻松实现vllm 部署 qwen3-asr或任何其他模型只需将模型路径挂载到容器内即可。3.3 安装后的快速验证安装完成后运行一个简单的测试脚本以确保一切正常from vllm import LLM, SamplingParams # 指定模型路径或 Hugging Face 模型ID llm LLM(modelQwen/Qwen-7B-Chat) # 首次运行会自动下载模型 # 准备采样参数 sampling_params SamplingParams(temperature0.8, top_p0.95, max_tokens100) # 准备提示词 prompts [ 中国的首都是哪里, 请用Python写一个快速排序函数。 ] # 生成 outputs llm.generate(prompts, sampling_params) # 打印结果 for output in outputs: print(fPrompt: {output.prompt}) print(fGenerated text: {output.outputs[0].text}\n)如果这段代码能成功输出结果恭喜你vLLM 的基础环境已经搭建成功。4. 核心使用模式离线推理与在线服务vLLM 主要提供两种使用模式满足从快速测试到生产部署的不同需求。4.1 离线批量推理Offline Batch Inference这种模式适用于一次性处理大量文本比如数据集处理、批量摘要、离线评估等。你只需要初始化一个LLM对象然后调用generate方法。from vllm import LLM, SamplingParams import time # 1. 初始化模型 # 关键参数 # - tensor_parallel_size: 张量并行度用于多卡。单卡设为1。 # - gpu_memory_utilization: GPU显存利用率默认0.9表示尝试使用90%的显存。 # - max_model_len: 模型支持的最大上下文长度可根据需要调整。 llm LLM(modelQwen/Qwen-14B-Chat, tensor_parallel_size2, # 使用2张GPU gpu_memory_utilization0.85, max_model_len8192) # 2. 配置生成参数 sampling_params SamplingParams( temperature0.7, # 随机性0为确定性越高越随机 top_p0.9, # 核采样从累积概率达top_p的最小集合中采样 top_k50, # 仅从概率最高的k个token中采样 repetition_penalty1.1, # 重复惩罚1.0降低重复 max_tokens512, # 生成的最大token数 stop[\n\n, ###] # 停止词序列 ) # 3. 准备批量提示词 prompts [ 为以下产品写一段广告文案智能咖啡机支持语音控制、自动研磨、手机预约。, 将这句话翻译成英文深度学习模型的训练需要大量的数据和计算资源。, # ... 可以添加成百上千个提示词 ] * 100 # 模拟100个重复任务测试吞吐 # 4. 执行批量生成并计时 start time.time() outputs llm.generate(prompts, sampling_params) end time.time() # 5. 处理结果 total_tokens 0 for i, output in enumerate(outputs): # output.outputs[0].text 包含生成的文本 total_tokens len(output.outputs[0].token_ids) # 可以在这里保存或处理结果 print(f处理了 {len(prompts)} 个提示词) print(f总生成token数: {total_tokens}) print(f总耗时: {end - start:.2f} 秒) print(f吞吐量: {len(prompts) / (end - start):.2f} 请求/秒) print(fToken吞吐量: {total_tokens / (end - start):.2f} token/秒)在这种模式下vLLM 会利用连续批处理Continuous Batching来最大化 GPU 利用率即使请求长度不一也能高效调度。4.2 在线API服务Online Serving这是 vLLM 最强大的功能之一它提供了一个与OpenAI API 格式完全兼容的 HTTP 服务。这意味着任何原本调用 OpenAI ChatGPT API 的客户端代码几乎可以无缝切换到你的私有 vLLM 服务。启动服务非常简单# 基础命令在8000端口启动服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model Qwen/Qwen-7B-Chat \ --served-model-name qwen-7b-chat \ --port 8000 # 更多实用参数 # --api-key your-secret-key # 启用API密钥认证 # --tensor-parallel-size 2 # 使用2张GPU进行张量并行 # --gpu-memory-utilization 0.9 # 显存利用率 # --max-model-len 16384 # 支持长上下文 # --quantization awq # 使用AWQ量化加载模型减少显存占用 # --disable-log-requests # 生产环境可关闭请求日志提升性能服务启动后你可以像调用 OpenAI 一样调用它curl http://localhost:8000/v1/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer your-secret-key \ -d { model: qwen-7b-chat, prompt: 法国的首都是什么, max_tokens: 50, temperature: 0 }# 使用 OpenAI Python 客户端 from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyyour-secret-key, base_urlhttp://localhost:8000/v1 ) response client.completions.create( modelqwen-7b-chat, prompt请解释一下机器学习。, max_tokens100 ) print(response.choices[0].text)这种兼容性极大地降低了部署私有模型服务的门槛。5. 性能调优与高级配置要让 vLLM 在你的硬件上发挥最佳性能需要理解并调整一些关键参数。5.1 关键性能参数解析--gpu-memory-utilization这是最重要的参数之一默认 0.9。它决定了 vLLM 可以占用 GPU 显存的比例。设置得越高vLLM 能缓存的 KV 块越多吞吐量可能越高但留给其他进程如系统、监控的空间就越小。如果遇到 CUDA out of memory 错误可以适当调低如 0.8。如果显存充足且追求极致吞吐可以尝试提高到 0.95。--block-sizePagedAttention 中块的大小默认是 16。它代表每个物理块能存储的 token 数量。调大如 32块数量减少块表管理开销降低对于长序列更友好。但可能导致内部碎片如果序列长度不是块大小的整数倍和共享粒度变粗。调小如 8内存分配更精细共享更灵活尤其适合短文本、高并发场景。但块数量增多管理开销增大。建议对于聊天应用通常输入输出较短16 是很好的默认值。对于长文档处理可以尝试 32。--max-model-len模型支持的最大上下文长度。vLLM 会根据这个值和block-size预分配 KV Cache 的块表。不要将其设置为远超你实际需要的值因为这会导致显存被不必要的元数据占用。例如如果你的应用最长对话只有 4096 token就不要设为 32768。--tensor-parallel-size和--pipeline-parallel-size用于多卡并行。张量并行Tensor Parallelism将单个模型的层切分到多个 GPU 上是最常用的多卡推理方式能有效降低单卡显存压力并提升速度。--tensor-parallel-size应设置为你的 GPU 数量如 2, 4, 8。流水线并行Pipeline Parallelism将模型的不同层组放在不同的 GPU 上适用于模型极大、单卡连一层都放不下的情况。通常与张量并行结合使用。配置更复杂需要手动指定--worker-use-ray等参数。5.2 使用 vLLM Bench 进行基准测试当你调整了参数或者想对比不同硬件、不同模型下的性能时可以使用vllm bench工具。这是vllm bench使用教程的核心。# 基本用法测试一个模型在给定输入输出长度下的性能 vllm bench --model Qwen/Qwen-7B-Chat \ --input-lens 100,500,1000 \ # 测试不同的输入长度 --output-lens 50,100,200 \ # 测试不同的输出长度 --num-prompts 100 \ # 总的请求数量 --request-rate 10 \ # 模拟的请求速率个/秒用于测试服务端性能 --backend async \ # 后端async (模拟客户端) 或 vllm (直接调用) --output result.json # 将结果输出到JSON文件 # 更实际的场景模拟真实负载 # 使用一个包含不同长度提示词的JSON文件 vllm bench --model /local/path/to/model \ --dataset /path/to/prompts.json \ # JSON文件每行一个 {prompt: ...} --request-rate inf \ # 无限速率压测最大吞吐 --duration 60 \ # 测试持续时间秒 --seed 42bench工具会输出详细的指标包括吞吐量Throughput请求/秒Token/秒。延迟Latency平均、P50、P90、P99 延迟。内存使用情况。 通过分析这些数据你可以找到系统瓶颈是 GPU 算力不足还是显存带宽受限或者是调度开销太大。5.3 模型量化与显存优化对于显存紧张的场景例如在消费级 GPU 上运行大模型量化是必备技能。vLLM 支持多种量化格式。AWQActivation-aware Weight Quantization一种先进的 4-bit 量化方法在精度和效率之间取得了很好平衡。如果你的模型有 AWQ 版本如TheBloke/Llama-2-7B-Chat-AWQ可以直接加载python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model TheBloke/Llama-2-7B-Chat-AWQ \ --quantization awq \ --gpu-memory-utilization 0.8使用 AWQ 后7B 模型的显存占用可以从约 14GB 降到 4GB 左右使得在 RTX 4060 Ti 16G 这样的卡上运行 13B 模型成为可能。GPTQ另一种流行的 4-bit 量化。vLLM 同样支持通过--quantization gptq指定。SqueezeLLM一种新的 4-bit 量化方法在某些模型上表现更好。重要提示量化模型需要对应的量化权重文件。通常可以在 Hugging Face Hub 上找到由TheBloke等用户转换好的流行模型的量化版本。使用--quantization参数时vLLM 会自动识别并加载正确的量化配置。6. 生产环境部署与运维实战将 vLLM 用于实际生产除了启动服务还需要考虑稳定性、监控、扩缩容等问题。6.1 使用 Docker Compose 编排对于单机多模型或需要搭配其他服务如 Redis 缓存、日志收集的场景Docker Compose 是理想选择。# docker-compose.yml version: 3.8 services: vllm-qwen: image: vllm/vllm-openai:latest runtime: nvidia # 需要NVIDIA Container Toolkit deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: all capabilities: [gpu] ports: - 8000:8000 volumes: - ./models:/models # 挂载本地模型目录 - ./logs:/var/log/vllm # 挂载日志 environment: - MODEL/models/Qwen-7B-Chat # 容器内模型路径 - SERVED_MODEL_NAMEqwen-7b - GPU_MEMORY_UTILIZATION0.85 - TENSOR_PARALLEL_SIZE1 - MAX_MODEL_LEN4096 - API_KEY${API_KEY:-default-secret-key} # 从环境变量读取API密钥 command: --model ${MODEL} --served-model-name ${SERVED_MODEL_NAME} --port 8000 --gpu-memory-utilization ${GPU_MEMORY_UTILIZATION} --tensor-parallel-size ${TENSOR_PARALLEL_SIZE} --max-model-len ${MAX_MODEL_LEN} --api-key ${API_KEY} restart: unless-stopped logging: driver: json-file options: max-size: 10m max-file: 3使用docker-compose up -d即可启动一个带健康检查、自动重启、日志轮转的稳定服务。6.2 负载均衡与多副本部署当单实例无法承受流量时需要横向扩展。你可以在多个 GPU 服务器上启动多个 vllm 服务实例然后使用 Nginx、HAProxy 或云负载均衡器在它们之间分发请求。一个关键的挑战是状态管理。vLLM 服务本身是无状态的模型权重只读但如果你使用了基于对话历史的上下文窗口需要确保同一用户的请求被路由到同一个后端实例会话亲和性。这可以通过负载均衡器的 Cookie 或 IP Hash 策略来实现。# Nginx 配置示例 (nginx.conf 部分) http { upstream vllm_backend { # 配置会话亲和性 ip_hash; # 或使用 hash $cookie_jsessionid; server 192.168.1.10:8000; server 192.168.1.11:8000; server 192.168.1.12:8000; } server { listen 80; server_name api.your-llm-service.com; location /v1/ { proxy_pass http://vllm_backend; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; # 设置合理的超时生成文本可能较慢 proxy_read_timeout 300s; proxy_connect_timeout 75s; } } }6.3 监控、日志与问题排查监控指标vLLM 内置了 Prometheus 格式的指标端点 (/metrics)。你需要监控的关键指标包括vllm:num_requests_running当前正在处理的请求数。vllm:num_requests_waiting在队列中等待的请求数。vllm:request_latency_seconds请求延迟分布。vllm:gpu_utilizationGPU 利用率。vllm:gpu_memory_utilizationGPU 显存利用率。 使用 Grafana 可视化这些指标可以清晰了解服务健康状态。日志管理启动时使用--disable-log-requests可以在生产环境关闭每条请求的详细日志以提升性能但错误日志仍会输出到 stderr。建议使用 Docker 的日志驱动或systemd-journald收集日志并接入 ELKElasticsearch, Logstash, Kibana或 Loki 进行集中管理。常见问题排查服务启动失败提示 CUDA 错误首先检查nvidia-smi和nvcc --version确保 CUDA 驱动和运行时版本与 vLLM 要求的 PyTorch CUDA 版本兼容。使用pip list | grep torch查看 PyTorch 的 CUDA 版本。遇到 “vllm serve输出不一致”这通常不是 vLLM 的 bug。首先检查随机种子确保在SamplingParams中设置了固定的seed。没有设置种子每次采样结果自然不同。量化差异如果使用了量化模型AWQ/GPTQ由于四舍五入误差输出可能与 FP16 原模型有细微差异这是预期的。模型本身有些模型在训练时加入了随机性即使种子相同在不同硬件或软件环境下也可能有微小差异。可以先用 Hugging Face 的transformers库测试原模型是否一致。性能突然下降检查监控指标看是否出现了显存碎片可通过重启服务缓解或者请求模式发生了变化如生成长文本请求激增。也可以使用vllm bench重新做基准测试与历史数据对比。7. 生态整合与进阶话题vLLM 不仅仅是一个孤立的服务它正在成为大模型推理生态的核心。7.1 与 Ollama、LM Studio 等工具的对比搜索中常出现“ollama跟vllm的区别”。Ollama 是一个专注于在本地简单运行大模型的工具它提供了开箱即用的体验内置了模型下载、版本管理和一个简单的 REST API。它的优势在于易用性适合初学者和快速原型验证。而 vLLM 的核心优势在于极致的性能和吞吐量以及生产级的服务能力如 OpenAI API 兼容、多模型部署、高级调度。简单类比Ollama 像是一辆操作简单的家用车而 vLLM 像是一辆可以精细调校、用于赛道的性能跑车。如果你的需求是高并发、低延迟的 API 服务vLLM 是更专业的选择。两者并不完全互斥有些场景下甚至可以结合使用。7.2 与分布式计算框架集成如 DGX Spark“dgx spark vllm”这个搜索词指向了一个高级场景将 vLLM 集成到 Spark 这样的大数据计算框架中在 DGX 等多 GPU 服务器集群上进行分布式推理。这通常涉及将 vLLM 服务作为 Spark Executor 上的一个长期运行任务。Spark Driver 将待处理的数据如海量文本分片发送到各个 Executor 的 vLLM 服务。各 Executor 并行处理并将结果返回给 Driver。 这种架构适合对 TB 级文本数据进行批量处理如情感分析、实体识别、摘要生成。实现的关键在于如何高效地在 Spark 集群中部署和管理 vLLM 实例以及如何设计数据交换格式以减少网络开销。7.3 自定义模型与架构支持vLLM 的核心设计是模型无关的但需要为新的模型架构实现对应的Attention层以支持 PagedAttention。社区已经支持了绝大多数主流架构Llama, GPT-2/NeoX, Qwen, Yi, ChatGLM, Baichuan, Mistral 等。如果你有一个全新的模型架构需要在vllm/model_executor/models目录下创建新的模型文件。实现get_model函数返回你的模型类。在你的模型类中确保使用vllm.model_executor.layers.attention.PagedAttention或相关变体如PagedAttentionWithRoPE作为注意力层。在vllm/model_executor/__init__.py中注册你的模型。 这个过程需要对 Transformer 架构和 vLLM 的代码有较深理解。对于大多数用户使用已支持的模型是更实际的选择。7.4 未来展望与社区趋势vLLM 的发展极其迅速。从热词可以看到社区正在积极拓展更多硬件支持除了 NVIDIA GPU对 AMD ROCm海光、华为昇腾、甚至 CPU 后端的支持都在开发中。更细粒度的优化如针对 MoE混合专家模型的优化、更高效的量化方案集成。更丰富的功能例如对视觉语言模型VLM的原生支持、更复杂的采样策略如约束生成等。对于开发者而言关注 vLLM 的 GitHub 仓库和官方博客是跟上其快速发展步伐的最佳方式。这个项目已经证明通过精巧的系统设计能够将大模型推理的效率提升一个数量级它无疑是当前构建大模型应用不可或缺的基础设施。