vLLM应用场景与实践案例 | AI生成和翻译
vLLM 的典型应用场景
vLLM 主要是一个专为大型语言模型（LLM）提供快速、内存高效推理与服务的开源库。它因采用优化 GPU 内存使用的 PagedAttention 机制，并支持处理高吞吐请求的连续批处理技术而广受采纳。以下是其最常见的应用场景：
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高吞吐量服务：将 LLM 部署为实时应用（如聊天机器人、虚拟助手或交互式助手）的 API 接口。它在处理低延迟的并发用户查询方面表现卓越，非常适合生产环境（如网络服务或移动应用）。
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批量推理任务：以离线模式处理海量数据，例如为搜索引擎生成嵌入向量、RAG（检索增强生成）系统或数据预处理流水线。这在企业级应用中十分常见，适用于内容推荐或分析等任务。
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模型实验与研究：开发者和研究人员使用 vLLM 快速原型设计和基准测试开放权重模型（如 Hugging Face 上的模型）。其 OpenAI 兼容的 API 简化了集成流程，无需定制基础设施。
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可扩展部署：在 GPU 集群或云平台（例如通过 Kubernetes 或 Ray Serve）上运行 LLM。它常被用于虚拟化/容器化设置中，以实现成本效益化的扩展，例如在 AI/ML 工作流的 DevOps 中。
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混合或边缘推理：在需要平衡速度与资源限制的场景中，例如本地服务器或混合云设置，vLLM 在 GPU 加速任务上的表现优于 llama.cpp 等替代方案。
这些应用充分发挥了 vLLM 在内存管理和批处理方面的核心优势，相比传统方法可实现高达 2-4 倍的推理加速。
参考资料
- vLLM 还是 llama.cpp：如何为你的用例选择正确的 LLM 推理引擎
- vLLM：高性能 LLM 推理引擎
- LinkedIn 如何利用 vLLM 驱动生成式 AI 应用
- vLLM 内部解析：高吞吐 LLM 推理系统架构剖析
- vllm-project/vllm GitHub 代码库
- 什么是 vLLM？你需要知道的一切