使用vLLM实现高效LLM推理 | AI生成和翻译
vLLM：高效的大语言模型推理与服务平台
vLLM 是一个专为大语言模型（LLM）快速、内存高效推理与服务而设计的开源库。该项目最初由加州大学伯克利分校 Sky Computing 实验室开发，如今已成为社区驱动的开源项目，广泛应用于 Llama 和 GPT 等大语言模型的生产环境部署。其核心创新是 PagedAttention 技术，该技术将键值对（KV）缓存内存视为虚拟内存页进行处理，通过动态分配非连续内存块来减少浪费并实现更高吞吐量。
技术原理
- 连续批处理：与传统系统等待完整批次不同，vLLM 支持在执行过程中动态添加/移除请求，最大限度减少解码过程中的 GPU 空闲时间
- 内存管理：PagedAttention 技术避免 KV 缓存（随序列长度增长）中的内存碎片，支持更长上下文而不会出现内存不足错误
- 优化执行：使用 CUDA/HIP 图实现更快内核启动，集成 FlashAttention/FlashInfer 进行注意力计算，并支持量化技术（如 AWQ、GPTQ、FP8）将内存使用降低高达 4 倍
- 高级功能：包含推测解码（预测并验证令牌）、分块预填充（处理长输入）、多 LoRA（动态适配模型）以及分布式并行（张量、流水线、专家并行）
vLLM 提供兼容 OpenAI 的 API 服务器，与 Hugging Face 模型无缝集成，支持多种硬件平台（NVIDIA/AMD/Intel GPU、TPU、CPU）。特别适合高吞吐量场景，在服务基准测试中相比 Hugging Face Transformers 等基线实现 2-10 倍速度提升。
核心应用场景
- 支持流式输出的聊天机器人或 API 在线服务
- 摘要生成等任务的离线批量推理
- 无需定制化开发即可扩展至多 GPU 集群
Ray：面向 AI 与 Python 应用的统一分布式框架
Ray 是一个开源分布式计算框架，能够轻松将 Python 代码（特别是 AI/ML 工作负载）从单机扩展至大规模集群。由 Anyscale 公司（源自加州大学伯克利分校）创建，它抽象了调度、容错和编排等分布式系统复杂性，让开发者专注于业务逻辑。
核心组件
- Ray Core：基础框架——提供任务（并行函数）、角色（有状态服务）和对象（分布式数据共享）的 Python 化原语，自动处理自动扩缩容、重试和资源分配
- Ray AI 库：基于 Core 构建的领域专用工具：
- Ray Data：面向数据集预处理的可扩展 ETL 工具
- Ray Train：支持 PyTorch、TensorFlow、Hugging Face 的分布式训练框架
- Ray Tune：大规模超参数优化工具
- Ray Serve：具备路由、批处理和 A/B 测试功能的模型推理部署框架
- RLlib：强化学习工具包
- Ray 集群：用于在云平台（AWS、GCP）、Kubernetes 或本地环境部署的托管基础设施层，支持按需自动扩缩容
运行机制
Ray 以守护进程形式在节点上运行，通过头节点协调形成集群。使用 @ray.remote 装饰器即可实现函数并行化，自动在 CPU/GPU 间分配执行任务。对于机器学习场景，Serve 等库可处理 HTTP 端点与负载均衡，而 Core 确保容错扩展（如重启失败任务）。
ML/AI 领域核心应用
- 端到端流水线：数据加载 → 训练 → 调参 → 服务部署
- 在数百个 GPU 上开展超参数扫描
- 推荐系统等实时推理集群
- 自定义分布式应用（如模拟仿真）
Ray 的优势在于其统一 API：编写一次即可随处扩展，相比 Spark 或 Dask 显著减少模板代码。
vLLM 与 Ray 的协同关系
在 SLOs-Serve 等系统架构中，vLLM 负责底层 LLM 批处理/推理，而 Ray 负责多副本部署编排，跨节点路由请求以实现突发流量处理和弹性扩缩容。