大家好，我是贝克街的捉虫师呀！

最近在研究大语言模型（LLM）推理加速方案，发现一个很有意思的项目：vLLM。在实际应用中，LLM推理速度慢、成本高是制约其广泛应用的关键因素。有没有什么办法能让LLM跑得更快、更省钱，让更多人能用上LLM呢？ vLLM，就是为了解决这个问题而生的。

项目概述

vLLM，全称是Very Large Language Model，是一个快速、易于使用的LLM推理和服务的库。它由加州大学伯克利分校Sky Computing Lab最初开发，现在已经发展成一个由学术界和工业界共同驱动的社区项目。

你可以把vLLM想象成LLM的“涡轮增压器”，通过一系列优化技术，让你的LLM推理速度提升好几个档次。它就像一个聪明的交通调度员，能够高效地管理内存和计算资源，让LLM在推理过程中跑得又快又稳。

该项目是完全开源的，主要使用Python开发，充分利用了CUDA和HIP图等技术来实现高性能。

项目数据

  • GitHub星标： 截至今天，已经累计收揽46290+星，并且今天新增了126颗星，热度持续攀升。
  • 主要开发语言： Python
  • 维护状态： 项目更新非常活跃，不断有新的功能和优化加入。最近发布了vLLM V1的alpha版本，带来了架构上的重大升级。
  • 贡献者数量： vLLM是一个社区驱动的项目，有大量的贡献者参与其中，共同推动项目的发展。

功能亮点

  • ⚡️ 极速推理： vLLM通过PagedAttention等技术，实现了最先进的 serving 吞吐量，大幅提升推理速度。
  • 🧠 高效内存管理： PagedAttention 能够有效管理 attention 的 key 和 value 内存，减少内存浪费，提高资源利用率。
  • 🔄 连续批处理： vLLM可以连续批处理传入的请求，充分利用计算资源，提高整体吞吐量。
  • ⚙️ CUDA/HIP图加速： 通过CUDA/HIP图加速模型执行，进一步提升推理速度。
  • ✨ 量化支持： 支持GPTQ、AWQ、INT4、INT8和FP8等多种量化技术，可以在保证模型性能的同时，降低显存占用。
  • 🤝 Hugging Face集成： 无缝集成Hugging Face模型，方便用户快速上手使用。

我个人在使用vLLM时，最直观的感受就是速度快！之前用其他方案推理一个较大的模型，生成速度比较慢，切换到vLLM后，速度提升非常明显，大大提高了我的工作效率。

安装与使用

安装vLLM非常简单，只需要几行命令：

  1. 环境要求：
    • Python 3.8+
    • NVIDIA GPU with CUDA 11.8+ 或 AMD GPU

  2. 安装步骤：

    bash
    pip install vllm
    3. 快速上手：

    “`python
    from vllm import LLM, SamplingParams

    加载模型

    llm = LLM(model=”your-model-name”)

    定义生成参数

    sampling_params = SamplingParams(max_tokens=20)

    生成文本

    prompts = [“Hello, my name is”]
    outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

    打印结果

    for output in outputs:
    print(output.outputs[0].text)
    “`

如果遇到问题，可以参考vLLM的官方文档，里面有详细的安装和使用说明，以及常见问题的解决方案。

使用场景与推荐理由

  1. LLM在线服务： vLLM非常适合用于构建LLM在线服务，可以提供高吞吐量、低延迟的推理能力，满足实时应用的需求。
  2. AI聊天机器人： 基于vLLM可以快速构建AI聊天机器人，提供流畅的对话体验。
  3. 文本生成应用： 适用于各种文本生成应用，如内容创作、摘要生成、代码生成等。

推荐理由：

  • 高性能： vLLM通过PagedAttention等技术，实现了卓越的推理性能。
  • 易用性： vLLM的API设计简洁明了，易于上手使用。
  • 灵活性： vLLM支持多种模型和硬件平台，可以灵活地部署在不同的环境中。

与其他LLM serving 引擎相比，vLLM 在吞吐量和延迟方面都有显著优势。如果你正在寻找一款高性能、易于使用的LLM推理引擎，那么vLLM绝对值得尝试。 特别适合需要快速部署LLM应用，对性能有较高要求的开发者和企业。

结语

vLLM是一个非常优秀的开源项目，它通过一系列创新技术，让LLM推理变得更快、更高效。无论你是研究人员还是开发者，都可以从vLLM中受益。如果你对LLM推理加速感兴趣，不妨尝试一下vLLM，相信它会给你带来惊喜。

GitHub链接： https://github.com/vllm-project/vllm

欢迎大家尝试vLLM，并分享你的使用体验和反馈！

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