vLLM 部署实战：高吞吐 LLM 推理服务
为什么选 vLLM Ollama 适合本地开发，但生产环境需要高吞吐：vLLM 是目前最快的开源 LLM 推理引擎。 引擎 吞吐量 并发 显存利用 适用场景 Ollama 1x 低 中 本地开发 vLLM 5-10x 高 极高 生产部署 TGI 3-5x 高 高 生产部署 TensorRT-LLM 8-12x 高 极高 极致性能 核心技术：PagedAttention 传统 KV Cache: ┌──────────────────────────────────┐ │ Request A: [████████░░░░░░░░░░░] │ 预分配，大量浪费 │ Request B: [██████████████░░░░░] │ │ Request C: [██░░░░░░░░░░░░░░░░░] │ └──────────────────────────────────┘ 显存利用率：~40% PagedAttention: ┌──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┐ │A1│A2│B1│B2│B3│C1│A3│B4│A4│B5│ 按需分配，零浪费 └──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┘ 显存利用率：~95% 快速部署 Docker 部署 docker run --gpus all \ -v /models:/models \ -p 8000:8000 \ --ipc=host \ vllm/vllm-openai:latest \ --model /models/Qwen3-7B-Instruct \ --tensor-parallel-size 1 \ --max-model-len 8192 \ --gpu-memory-utilization 0.9 Python 部署 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM( model="/models/Qwen3-7B-Instruct", tensor_parallel_size=1, # GPU 数量 gpu_memory_utilization=0.9, # 显存利用率 max_model_len=8192, # 最大上下文长度 enable_prefix_caching=True, # 前缀缓存 enforce_eager=False, # CUDA Graph 优化 ) sampling = SamplingParams( temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=1024, ) # 批量推理 outputs = llm.generate( ["你好", "解释RAG", "写一段Python代码"], sampling, ) OpenAI 兼容 API 服务 # 启动 API 服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /models/Qwen3-7B-Instruct \ --port 8000 \ --tensor-parallel-size 1 \ --max-model-len 8192 \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ --enable-prefix-caching \ --served-model-name qwen3-7b # 客户端调用（与 OpenAI SDK 完全兼容） from openai import OpenAI client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="vllm") response = client.chat.completions.create( model="qwen3-7b", messages=[{"role": "user", "content": "你好"}], stream=True, ) 性能调优 1. 批处理配置 llm = LLM( model="/models/Qwen3-7B-Instruct", # 批处理 max_num_seqs=256, # 最大并发序列数 max_num_batched_tokens=8192, # 每批最大 token 数 # KV Cache gpu_memory_utilization=0.9, # 显存利用率（0.8-0.95） swap_space=4, # CPU 交换空间 (GB) # 量化 quantization="awq", # AWQ 量化（省 50% 显存） ) 2. 前缀缓存 # 启用前缀缓存：相同 system prompt 的请求共享 KV Cache llm = LLM( model="/models/Qwen3-7B-Instruct", enable_prefix_caching=True, ) # 效果： # 第一个请求：1.2s（生成 KV Cache） # 后续相同 system prompt 的请求：0.3s（复用 KV Cache） 3. Speculative Decoding # 用小模型猜，大模型验 llm = LLM( model="/models/Qwen3-7B-Instruct", speculative_model="/models/Qwen3-0.5B", # 草稿模型 num_speculative_tokens=5, # 每轮猜 5 个 token ) # 效果：吞吐量提升 1.5-2x # 原理：小模型快速生成 5 个候选 token，大模型一次性验证 4. 量化部署 # AWQ 量化（推荐） # 模型大小：14GB → 5GB # 性能损失：<2% llm = LLM( model="/models/Qwen3-7B-Instruct-AWQ", quantization="awq", max_model_len=8192, ) # GPTQ 量化 llm = LLM( model="/models/Qwen3-7B-Instruct-GPTQ", quantization="gptq", ) # FP8（H100 以上 GPU） llm = LLM( model="/models/Qwen3-7B-Instruct", quantization="fp8", ) 多 GPU 部署 张量并行 # 4 GPU 张量并行 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /models/Qwen3-72B-Instruct \ --tensor-parallel-size 4 \ --port 8000 # 原理：将模型权重切分到 4 张 GPU # GPU 0: attention layers (1/4) # GPU 1: attention layers (2/4) # GPU 2: attention layers (3/4) # GPU 3: attention layers (4/4) # 每次前向传播需要 4 GPU 通信 流水线并行 # 2 GPU 流水线并行 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /models/Qwen3-72B-Instruct \ --pipeline-parallel-size 2 \ --port 8000 并行策略选择 策略 适用 通信开销 显存效率 张量并行 同机多 GPU 高（每层通信） 高 流水线并行 跨机多 GPU 低（层间通信） 中 数据并行 多副本 低 低 监控 # vLLM 内置 Prometheus 指标 # 访问 http://localhost:8000/metrics # 关键指标： # vllm:num_requests_running - 运行中的请求数 # vllm:num_requests_waiting - 排队中的请求数 # vllm:gpu_cache_usage_perc - GPU 缓存使用率 # vllm:time_to_first_token - 首 Token 延迟 # vllm:time_per_output_token - 每 Token 生成时间 # vllm:e2e_request_latency - 端到端延迟 # Prometheus 配置 scrape_configs: - job_name: 'vllm' static_configs: - targets: ['localhost:8000'] metrics_path: '/metrics' 生产部署清单 # docker-compose.yml version: '3.8' services: vllm: image: vllm/vllm-openai:latest runtime: nvidia environment: - HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=hf_xxx volumes: - /models:/models ports: - "8000:8000" command: - --model=/models/Qwen3-7B-Instruct - --tensor-parallel-size=1 - --max-model-len=8192 - --gpu-memory-utilization=0.9 - --enable-prefix-caching - --served-model-name=qwen3-7b - --uvicorn-log-level=info healthcheck: test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8000/health"] interval: 30s timeout: 10s retries: 3 deploy: resources: reservations: devices: - capabilities: ["gpu"] 成本对比 以 Qwen3-7B 为例，处理 100 万 Token： ...