今日收揽126星：vLLM - 让大模型推理飞起来🚀

大家好，我是贝克街的捉虫师呀！

最近，大语言模型（LLM）的应用越来越广泛，但是部署和运行这些“巨无霸”模型却常常让人头疼。模型太大，推理速度慢，资源消耗高… 相信不少小伙伴都遇到过类似的问题。今天，我要给大家介绍一个能让LLM推理“飞起来”的实用工具：vLLM.

项目概述

vLLM，全称是Virtual Large Language Model，是一个快速且易于使用的LLM推理和服务库. 它可以显著提高LLM的推理吞吐量，并更有效地管理内存. 想象一下，如果把LLM比作一辆跑车，那么vLLM就是一位顶级的赛车手和一位出色的后勤团队，赛车手能充分发挥跑车的性能，后勤团队能保障跑车始终以最佳状态运行。

这个项目最初由加州大学伯克利分校的天空计算实验室开发，现在已经发展成为一个社区驱动的开源项目，得到了学术界和工业界的广泛贡献. vLLM主要使用Python语言开发 [根据上下⽂判断].

项目数据

GitHub星标数量： 46290 [根据上下⽂判断]
今日星标数量： 126 [根据上下⽂判断]
主要开发语言： Python [根据上下⽂判断]
维护状态： 积极维护，定期举办Meetup，快速迭代
最新动态： vLLM 已经加入了 PyTorch 生态系统

功能亮点

⚡️ 高吞吐量服务: vLLM 采用最先进的服务吞吐量技术，显著提升LLM推理速度.
🔑 PagedAttention机制: 通过高效管理attention key和value内存，显著减少内存占用. 传统的LLM框架在管理KV缓存时效率较低，容易导致内存浪费和推理速度下降. 而PagedAttention就像一个智能的内存管理员，可以动态地分配和释放内存，从而最大限度地提高内存利用率和推理速度.
🔄 持续批处理: 能够持续批处理传入的请求，提高GPU利用率.
🚀 CUDA/HIP图加速: 通过CUDA/HIP图实现快速模型执行.
💡 灵活易用: 可以与Hugging Face模型无缝集成，支持多种解码算法.

安装与使用

环境要求：
- Python 3.8+
- PyTorch 1.10+
- CUDA 11.0+ (如果使用GPU)
安装步骤：
使用pip安装非常简单:
```
pip install vllm
```

快速上手：

安装完成后，可以参考官方文档快速上手。例如，可以使用以下代码启动一个OpenAI兼容的API服务器：

from vllm import LLM, SamplingParams

# Load an LLM model.
llm = LLM(model="facebook/opt-125m")

# Generate texts from the prompt.
prompts = [
    "Hello, my name is",
    "The capital of France is",
    "The future of AI is",
]
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

# Print the outputs.
for output in outputs:
    prompt = output.prompt
    generated_text = output.outputs.text
    print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")

更多详细信息请参考官方文档.