引言 vLLM是2026年最流行的高性能LLM推理引擎。从PagedAttention到连续批处理，vLLM不断创新推理优化技术。本文将全面介绍2026年vLLM社区的最新进展。
vLLM 2026核心特性 PagedAttention 2.0 vLLM的招牌技术，2026年升级到2.0：
虚拟内存管理：更高效的KV Cache管理 碎片消除：几乎零内存碎片 吞吐量提升：比v1提升30% 连续批处理 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="glm-5-32b") # 连续批处理 prompts = ["问题1", "问题2", "问题3", ...] sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, max_tokens=500) outputs = llm.generate(prompts, sampling_params) 多模态支持 # 支持视觉模型 llm = LLM(model="qwen3-vl-72b") # 图像输入 from vllm.multimodal import ImageFeature outputs = llm.generate( prompts=[{"text": "描述这张图", "image": image_feature}] ) 分布式推理 # 张量并行 llm = LLM( model="deepseek-v4-671b", tensor_parallel_size=4, pipeline_parallel_size=2 ) # 流水线并行 llm = LLM( model="deepseek-v4-671b", pipeline_parallel_size=8 ) 2026年新特性 1. Speculative Decoding（投机解码） # 用小模型加速大模型 llm = LLM( model="glm-5-32b", speculative_model="glm-5-air-6b", # 投机模型 num_speculative_tokens=5 ) # 吞吐量提升2-3倍 2. 量化推理 # INT4量化推理 llm = LLM( model="glm-5-32b", quantization="awq", dtype="float16" ) # GPTQ量化 llm = LLM( model="qwen3-72b", quantization="gptq" ) 3. LoRA动态加载 # 同时服务多个LoRA适配器 llm = LLM( model="glm-5-32b", enable_lora=True, max_loras=16, max_lora_rank=64 ) # 每个请求使用不同的LoRA outputs = llm.generate( prompts=[ {"prompt": "问题1", "lora_request": LoRARequest("lora_1", 1, "path/to/lora1")}, {"prompt": "问题2", "lora_request": LoRARequest("lora_2", 2, "path/to/lora2")}, ] ) 4. 语法引导生成 # 约束输出为JSON from vllm.sampling_params import SamplingParams, GuidedDecodingParams sampling_params = SamplingParams( guided_decoding=GuidedDecodingParams( json={"type": "object", "properties": {"name": {"type": "string"}}} ) ) 5. 模型组成 # 工具调用+推理+生成 llm = LLM( model="glm-5-32b", enable_auto_tool_choice=True, tool_call_parser="glm" ) 性能基准 吞吐量对比（tokens/s） 模型 vLLM TGI llama.cpp Triton GLM-5 32B (A100×4) 2850 2100 850 1800 Qwen3 72B (A100×8) 1920 1450 520 1300 Llama4 8B (A100×1) 4500 3800 2100 3200 延迟对比 模型 vLLM P50 vLLM P95 TGI P95 GLM-5 32B 0.8s 2.1s 3.5s Qwen3 7B 0.2s 0.5s 0.8s 部署指南 Docker部署 # 简单部署 docker run --gpus all -p 8000:8000 \ vllm/vllm-openai:latest \ --model glm-5-32b \ --tensor-parallel-size 4 # 带OpenAI兼容API docker run --gpus all -p 8000:8000 \ vllm/vllm-openai:latest \ --model glm-5-32b \ --openai-api-key sk-vllm Kubernetes部署 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: vllm-glm5 spec: replicas: 2 template: spec: containers: - name: vllm image: vllm/vllm-openai:latest args: - --model=glm-5-32b - --tensor-parallel-size=4 resources: limits: nvidia.com/gpu: 4 ports: - containerPort: 8000 API服务 # OpenAI兼容API from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="sk-vllm" ) response = client.chat.completions.create( model="glm-5-32b", messages=[{"role": "user", "content": "你好"}] ) 社区生态 贡献者 2026年vLLM社区有：
...
