vLLM 专为高效部署大规模语言模型设计，尤其适合高并发推理场景，关于对vLLM的介绍请看这篇博文。以下从 安装配置、基础推理、高级功能、服务化部署 到 多模态扩展 逐步讲解。
1. 环境安装与配置
1.1 硬件要求
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GPU: 支持 CUDA 11.8 及以上（推荐 NVIDIA A100/H100，RTX 4090 等消费级卡需注意显存限制）
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显存: 至少 20GB（运行 7B 模型），推荐 40GB+（运行 13B/70B 模型）
1.2 安装步骤
# 创建虚拟环境（可选）
conda create -n vllm python=3.9 -y
conda activate vllm# 安装 vLLM（自动安装 PyTorch 和 CUDA 依赖）
pip install vllm# 验证安装
python -c "from vllm import LLM; print('vLLM installed successfully!')"1.3 常见安装问题
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CUDA 版本不匹配：手动安装对应版本的 PyTorch：
pip install torch==2.2.1 torchvision==0.17.1 torchaudio==2.2.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu1182. 基础推理：快速运行模型
2.1 单次推理示例
from vllm import LLM, SamplingParams# 初始化模型（自动从 HuggingFace 下载）
llm = LLM(model="meta-llama/Llama-3-8b-Instruct")# 配置生成参数
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8,top_p=0.95,max_tokens=256,stop=["\n###"] # 停止符
)# 单输入推理
prompts = ["请用50字解释量子纠缠现象："]
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)# 输出结果
print(outputs[0].outputs[0].text)2.2 批量推理与动态批处理
# 多提示词动态批处理
prompts = ["描述一张夕阳下的沙漠图片：","将以下文本翻译成英文：量子计算机利用量子比特实现并行计算。","生成三行关于人工智能的诗句："
]# 批量生成（自动优化显存分配）
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)for i, output in enumerate(outputs):print(f"Prompt {i+1}: {output.prompt}")print(f"Result: {output.outputs[0].text}\n")3. 高级配置与优化
3.1 显存管理参数
llm = LLM(model="Qwen/Qwen1.5-72B-Chat",tensor_parallel_size=4, # 多GPU张量并行（需4块GPU）block_size=32, # KVCache块大小（默认16）swap_space=20, # CPU交换空间（GB）gpu_memory_utilization=0.9, # 显存利用率阈值
)3.2 性能优化技巧
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连续批处理（Continuous Batching）：自动合并多个请求，提升吞吐量。
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量化支持：使用 AWQ/GPTQ 量化模型减少显存占用：
llm = LLM(model="TheBloke/Llama-2-7B-Chat-AWQ", quantization="awq")3.3 自定义模型支持
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注册新模型架构：
from vllm.model_executor.models import ModelRegistryclass MyVisionLanguageModel(llm.model):# 实现前向传播逻辑...ModelRegistry.register_model("my_vl_model", MyVisionLanguageModel) -
加载自定义模型：
llm = LLM(model="/path/to/custom_model", model_loader="my_vl_model")
4. 服务化部署：构建高性能API
4.1 启动内置API服务器
# 单GPU启动
python -m vllm.entrypoints.api_server \--model meta-llama/Llama-3-8b-Instruct \--port 8000 \--max-num-seqs 256 \--tensor-parallel-size 1# 多GPU启动（4卡）
python -m vllm.entrypoints.api_server \--model Qwen/Qwen1.5-72B-Chat \--tensor-parallel-size 4 \--gpu-memory-utilization 0.954.2 OpenAI兼容API调用
import openaiclient = openai.OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1",api_key="token-abc123"
)# 文本生成
response = client.completions.create(model="Llama-3-8b-Instruct",prompt="画一只机械猫的详细描述：",temperature=0.7,max_tokens=500
)
print(response.choices[0].text)# 流式输出（适合长文本）
stream = client.completions.create(model="Llama-3-8b-Instruct",prompt="实时解说足球比赛：",stream=True
)
for chunk in stream:print(chunk.choices[0].text, end="", flush=True)5. 计算机视觉集成：多模态扩展
5.1 视觉-语言模型示例（LLaVA）
from PIL import Image
import requests
from vllm import LLM# 加载多模态模型（假设已支持）
vl_llm = LLM(model="liuhaotian/llava-v1.6-34b")# 处理图像-文本输入
image_url = "https://example.com/dog.jpg"
image = Image.open(requests.get(image_url, stream=True).raw)# 多模态推理
prompt = f"<image>{image}</image>\n描述这张图片中的场景："
outputs = vl_llm.generate(prompt)print(outputs[0].outputs[0].text)5.2 视频流处理管道
import cv2
from transformers import AutoImageProcessor# 初始化视觉模型
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")# 视频逐帧处理
cap = cv2.VideoCapture("input.mp4")
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break# 提取视觉特征inputs = image_processor(frame, return_tensors="pt").to("cuda")# 构建多模态提示prompt = f"基于当前画面：{inputs.pixel_values}，生成解说词："# 调用vLLM生成文本description = vl_llm.generate(prompt)# 合成输出（伪代码）add_subtitle(frame, description.text)write_video_frame(frame)6. 监控与调试
6.1 显存使用分析
# 获取显存统计信息
stats = llm.llm_engine.stat_logger.stats
print(f"显存利用率：{stats.gpu_memory_utilization:.2%}")
print(f"物理块数量：{stats.num_blocks_physical}")6.2 性能分析工具
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vLLM 日志：启动时添加
--log-level debug -
Nsight Systems：分析 GPU 利用率
nsys profile --stats=true python my_vllm_script.py7. 典型应用场景
| 场景 | 配置建议 | 视觉关联 |
|---|---|---|
| 实时视频描述生成 | 启用连续批处理，块大小=32 | 与 ViT 模型结合 |
| 大规模图像标注服务 | 多 GPU 张量并行 + AWQ 量化 | CLIP 特征与 LLM 交互 |
| 交互式视觉问答系统 | 低 temperature（0.3），启用流式输出 | 动态加载图像块到 KVCache |
| 长文档视觉摘要 | 大 swap_space（40GB），LRU 块淘汰策略 | 图文交叉注意力机制优化 |
8. 总结
通过以下步骤高效使用 vLLM：
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环境配置：确保 CUDA 版本匹配，合理选择量化方案
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推理优化：利用连续批处理、动态块分配提升吞吐
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服务部署：通过 OpenAPI 兼容接口快速构建服务
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多模态扩展：集成视觉模型实现图文联合推理
附：常用参数速查表
| 参数 | 说明 | 推荐值 |
|---|---|---|
--tensor-parallel-size | GPU 并行数量 | 与 GPU 数一致 |
--block-size | KVCache 块大小 | 16（长文本可设32） |
--gpu-memory-utilization | 显存利用率阈值 | 0.9 |
--max-num-seqs | 最大并发序列数 | 根据显存调整 |
