vLLM大模型推理框架完全指南：从安装到OpenAI兼容服务器实战
本文详细介绍了vLLM高性能大语言模型推理框架，重点解析其PagedAttention和连续批处理技术如何解决传统LLM推理的内存与调度瓶颈。文章从环境配置、安装步骤到OpenAI兼容服务器搭建，全面展示了vLLM在提升吞吐量、降低延迟和高并发能力方面的优势，并通过代码示例演示了离线批量推理、API调用等实践应用，为开发者构建高性能LLM服务提供完整指南。
引言
vLLM 是一个以 Python 为主、C++/CUDA 为辅实现的高性能大语言模型（LLM）推理和服务库。
vLLM 的核心优势在于：你可以通过参数，精细控制大模型（LLM）如何运行在 GPU 上，可以“榨干” GPU显卡硬件的每一分性能。vLLM 不是只支持 GPU，但它几乎完全为 GPU 而生。
对于 GPU 用户：vLLM 是一个革命性的工具，能显著提升服务吞吐量和降低显存占用，是构建高性能 LLM 服务的首选引擎之一。
对于 CPU 用户：虽然 vLLM 提供了 CPU 支持，但这更像是一个辅助功能，用于开发和调试。强烈不建议在生产环境或对性能有要求的场景中使用 vLLM 的 CPU 模式。对于 CPU 推理，你应该优先考虑 llama.cpp 或 Ollama。
因此，在选择 vLLM 之前，请务必确认你的主要运行环境是 GPU。如果你的工作流主要围绕 CPU 展开，那么 vLLM 可能并不适合你。
备注：
OpenAI-API-Compatible（OpenAI API 兼容性）不是一个具体的软件或工具，而是一套接口规范和约定。它规定了应用程序应该如何向一个AI服务发送请求，以及该服务应该如何返回响应，其格式与 OpenAI 官方的 API 完全一致。
要理解 vLLM 对 GPU 显卡硬件的支持，首先我们有必要搞清楚以下问题：
1。为什么说 vLLM 是大型语言模型推理领域的革命性突破？
vLLM (Virtual Large Language Model) 之所以被认为是大型语言模型推理领域的革命性突破，核心在于它从根本上解决了传统推理引擎在处理动态、高并发请求时面临的内存管理和调度效率瓶颈。它通过引入PagedAttention 和 连续批处理（Continuous Batching）等创新技术，显著提升了推理的吞吐量、降低了延迟，并大幅提高了高并发处理能力。
2。vLLM 主要解决了哪些大模型推理瓶颈问题？
vLLM的核心贡献在于精准解决了传统LLM推理引擎的几个关键痛点：
（1）KV缓存内存瓶颈与碎片化：
问题： 传统方法预分配连续KV缓存导致：
----内存浪费： 短序列预留了大量未使用的内存。
----内存碎片： 频繁分配/释放不同大小的连续内存块导致外部碎片，可用内存总和足够但无法满足新的大块请求。
----OOM风险： 长序列或高并发时，极易因无法找到足够大的连续内存块而失败（Out-Of-Memory）。
vLLM解决方案： PagedAttention 通过分页和非连续分配，彻底消除外部碎片，实现接近100%的KV缓存内存利用率，并能安全处理远超传统方法限制的序列长度和并发数。
（2）静态批处理的低效与延迟：
问题： 静态批处理中，GPU必须等待批次内最慢的请求完成才能处理下一批。这导致：
----GPU利用率低下： 大量计算周期浪费在等待上。
----高延迟： 新请求加入队列的等待时间（TTFT）和完成时间（E2E Latency）显著增加，尤其在高并发和请求长度差异大时。
vLLM解决方案： 连续批处理 实现了细粒度的、动态的批次管理。GPU在每一步都处理当前活跃的请求，持续保持高计算利用率，新请求能几乎无等待地加入，已完成请求能立即退出，大幅降低平均和尾延迟。
（3）无法高效共享KV缓存：
问题： 在多用户、多对话场景中，大量请求可能包含相同的前缀（如系统指令、对话历史）。传统方法无法有效共享这部分KV缓存，导致重复计算和内存冗余。
vLLM解决方案： PagedAttention 的块结构天然支持跨请求共享相同的物理内存块。这显著减少了重复计算（虽然共享主要节省内存，但避免了重新计算共享部分的开销）和内存占用，是支持超高并发的关键因素之一。
（4）长序列/超长提示词处理困难：
问题： 传统方法处理超长提示词（如长文档摘要、代码库分析）时，预分配的巨大连续KV缓存极易导致OOM，即使总内存足够。长Prefill阶段也会长时间阻塞GPU。
vLLM解决方案： PagedAttention 按需分配块，无需预分配最大长度，安全处理超长序列。分块调度 将长Prefill分解，避免阻塞，让短请求也能及时响应。
（5）高并发下的资源竞争与不公平性：
问题： 在高并发下，传统方法容易出现：
----资源饥饿： 短请求被长请求或长Prefill阻塞，响应时间不可预测。
----吞吐量骤降： 内存碎片和静态批处理导致系统无法有效利用资源处理更多请求。
vLLM解决方案： 连续批处理 + 分块调度 提供了更公平的调度机制，优先处理接近完成的请求，防止长任务垄断资源。PagedAttention 的高效内存管理消除了高并发下的主要资源瓶颈（内存），使系统能稳定支持极高并发。
3。vLLM 是如何彻底改变硬件GPU性能指标的？
（1）显著提升吞吐量 (Throughput):
原因： 更高效的内存利用率和更智能的调度策略。
机制：
----PagedAttention (分页注意力): 将KV缓存（Key-Value Cache，存储模型中间状态）分割成固定大小的“块”（Blocks），非连续存储在内存中（类似操作系统虚拟内存的分页）。这极大地减少了内存碎片，允许在有限GPU内存中容纳更多并发请求的KV缓存。
----连续批处理 (Continuous Batching / Iterative Batching): 摒弃传统静态批处理（一批请求必须全部处理完才能开始下一批）。vLLM在推理的每一步（解码一个token）后，动态地将新请求加入批次，并将已完成（或因长度限制暂停）的请求移出批次。这确保了GPU计算资源始终处于高利用率状态，避免了因等待“慢”请求而导致的GPU空闲。
----分块调度 (Chunked Prefill): 将长提示词（Prompt）的预处理（Prefill）阶段也分割成小块，与解码阶段交织调度。这避免了单个超长提示词长时间独占GPU，让系统更公平、更高效地处理混合长短的请求。
效果： 在相同硬件上，vLLM的吞吐量（处理token数/秒）通常能达到传统方法的2倍到4倍甚至更高，尤其是在处理大量并发、长短不一的请求时优势更明显。
（2）有效降低延迟 (Latency):
原因： 减少排队等待时间，更公平地调度资源。
机制：
----连续批处理： 新请求无需等待整个批次完成，可以在下一轮迭代立即加入处理队列，显著减少了首token延迟（Time To First Token, TTFT）和后续token生成延迟（Time Per Output Token, TPOT）。
----分块调度： 防止超长提示词阻塞整个系统，使得短请求也能快速得到响应。
----高效的内存管理： 减少因内存不足或碎片化导致的请求排队或失败。
效果： 在高并发场景下，vLLM能显著降低用户请求的平均延迟和P99延迟（99%的请求延迟），提供更流畅的交互体验。
（3）大幅提高高并发能力 (High Concurrency):
原因： 内存效率的飞跃和动态调度的灵活性。
机制：
----PagedAttention： 通过消除内存碎片和实现KV缓存共享（见下文），使得在有限GPU内存中能同时处理的请求数量大幅增加。
----连续批处理： 系统可以动态地管理活跃请求池，根据资源情况（主要是剩余内存块）和请求状态（Prefill/Decoding）灵活调整并发度，最大化资源利用率。
----KV缓存共享： PagedAttention天然支持跨请求共享相同的KV缓存块（例如，多个用户使用相同的系统提示词）。这极大地节省了内存，使得在相同内存下能支持更多并发用户。
效果： vLLM能在同一块GPU上同时处理数十倍甚至上百倍于传统方法的并发请求数量，尤其适合部署在线服务。
在介绍vLLM安装之前，我们先了解一个非常快的 Python 环境管理器 uv，借助 uv 我们可以快速安装 vLLM。
1.UV
1.1.UV 简介
一个极其快速的 Python 包和项目管理器，用 Rust 编写。uv 开源项目在GitHub上目前已高达65.3k Star数。
1.2.UV 安装
在macOS 或者 Linux 环境下，安装UV：
curl -LsSf https://astral.ac.cn/uv/install.sh | sh
curl -LsSf 是一个常见的命令组合，用于从网络获取资源。
以下是各参数的含义：
-L 或 --location：跟随重定向。如果服务器返回重定向响应，curl 会自动请求新地址。
-s 或 --silent：静默模式。不显示进度条和错误信息，使输出更简洁。
-S 或 --show-error：与 -s 一起使用时，在发生错误时显示错误信息。
-f 或 --fail：在服务器错误（如 404、500）时，curl 返回非零退出码，而非显示错误页面。
在安装 uv之后，可以运行 uv 命令来检查 uv 是否可用，如下图所示：
1.3.UV 功能
uv 为 Python 开发提供基本功能，从安装 Python 和编写简单脚本到处理支持多个 Python 版本和平台的大型项目。
uv 的界面可以分为多个部分，这些部分可以独立使用或一起使用。
uv 为常见的 pip、pip-tools 和 virtualenv 命令提供了即插即用的替代方案。
uv 通过高级功能扩展了它们的接口，例如依赖项版本覆盖、平台无关的解析、可重现的解析、替代解析策略等等。
无需更改现有工作流程即可迁移到 uv，并通过 uv pip 接口体验 10-100 倍的加速。
具体相关内容介绍，感兴趣的小伙伴可参考文章末尾处的uv官方中文文档。
2.安装 conda 环境
已安装conda的小伙伴，若对下面的conda安装不感兴趣，则可以直接忽略本章节内容。
未安装 conda 环境的小伙伴，可以参考conda 环境安装步骤如下：
步骤 1: 下载 Miniconda 安装脚本
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
步骤 2: 运行安装脚本
chmod 755 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
在安装过程中，你会看到一些许可协议和提示信息。按 Enter 键滚动阅读许可协议，然后输入 yes 接受许可协议。接下来，你可以选择安装路径，默认路径通常是 /home/用户/miniconda3（也就是 ~/miniconda3），如果你不需要更改路径可以直接按 Enter 键继续。
步骤 3: 初始化 Conda
安装完成 miniconda3 后，执行初始化 Conda命令行如下：
~/miniconda3/bin/conda init bash
source ~/.bashrc
步骤 4: 创建一个新的 Conda 环境并安装 Python 3.12
conda create -n py312Env python=3.12
步骤 5: 激活新环境
激活刚刚创建的环境：
conda activate py312Env
步骤 6:验证安装
最后，验证 Conda 版本：
conda -V
验证 Python 版本是否正确安装：
python --version
步骤 7：退出conda环境
conda deactivate
具体如下图所示：
3.检查 NVIDIA GPU 显卡和驱动
3.1.检查操作系统类型和 NVIDIA 显卡
查看操作系统类型，执行以下命令：
uname -m
可输出 x86_64（64位）或 aarch64（ARM64）
查看系统是否可以识别到 NVIDIA 显卡，执行以下命令：
lspci | grep -i nvidia
若有显卡，则可查看到显卡型号如 NVIDIA Corporation AD102 [GeForce RTX 4090]
3.2.检查显卡驱动
若已装了驱动，则显卡驱动查询方法为输入如下命令：
nvidia-smi
输出右上角显示 如 CUDA Version: 12.5，即最高支持的 CUDA 版本，如下图所示：
备注：
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA（英伟达）推出的并行计算平台和编程模型，本质是一套软硬件结合的技术体系，旨在让开发者能够利用 NVIDIA GPU（显卡）的强大算力执行通用计算任务（而不仅是图形渲染）。它与显卡的关系可以概括为：CUDA 是 GPU 的“大脑指挥系统”，让显卡从“图形处理器”升级为“通用超级计算器”。
3.3.检查CUDA版本与显卡驱动兼容性
访问NVIDIA官方文档，进入 CUDA Toolkit Release Notes 网址：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#cuda-driver，查找目标CUDA版本对应的驱动版本要求，如下图所示：
GPU显卡算力与CUDA版本的关系，主要体现在显卡的Compute Capability（算力）决定了支持的CUDA版本。
注意：CUDA 驱动，是向下兼容的，其决定了可安装的 CUDA Toolkit 的最高版本。
3.4.安装/升级显卡驱动
- 方法1：官方包（推荐）
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-xxx
sudo reboot
备注：
将上面的xxx替换为你需要安装的驱动版本号（如 535、545）
- 方法2：手动安装.run文件（从NVIDIA驱动下载官网）
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-535.113.01.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-535.113.01.run
前往NVIDIA驱动下载的官方网址https://www.nvidia.com/en-us/drivers/，输入显卡型号和操作系统类型，选择 >= 目标CUDA版本要求的驱动版本。
至此，确保你的机器有 NVIDIA GPU，并且安装了与 CUDA 版本兼容的驱动。
4.vLLM
4.1.vLLM 简介
vLLM 是一个用于 LLM 推理和服务的快速易用库。它提供了一种用于大语言模型（LLM）推理的框架，旨在提高模型的吞吐量和降低延迟。vLLM通过优化内存管理和调度策略，显著提升了模型在高并发场景下的性能。vLLM 开源项目在GitHub上目前已高达55.8k Star数。
vLLM 最初由加州大学伯克利分校的天空计算实验室开发，现已发展成为一个由学术界和工业界共同贡献的社区驱动项目。
4.2.构建并安装 vLLM GPU 后端
4.2.1.vLLM 安装要求
操作系统：Linux
Python：3.9 ~ 3.12
GPU：计算能力 7.0 或更高（例如 V100、T4、RTX20xx、A100、L4、H100 等）
4.2.3.vLLM 安装
4.2.3.1.vLLM 安装方法1：
如果你正在使用 NVIDIA GPU，可以直接使用 pip 安装 vLLM。
建议使用 uv（一个非常快的 Python 环境管理器）来创建和管理 Python 环境。见上面章节 1.2.UV 安装。安装 uv 后，您可以使用以下命令创建新的 Python 环境并安装 vLLM：
uv venv --python 3.12 --seed
source .venv/bin/activate
uv pip install vllm --torch-backend=auto
uv 可以通过 --torch-backend=auto（或 UV_TORCH_BACKEND=auto）在运行时检查已安装的 CUDA 驱动版本，从而自动选择合适的 PyTorch 后端。要选择特定的后端（例如 cu126），请设置 --torch-backend=cu126（或 UV_TORCH_BACKEND=cu126）。
4.2.3.2.vLLM 安装方法2：
另一种方法是使用 uv run 配合 --with [dependency] 选项，这允许您运行诸如 vllm serve 这样的命令而无需创建任何永久环境。
这种方法不推荐，最好是新建独立的虚拟Python环境，避免vLLM在安装过程中与当前已存在的Python环境出现安装包版本依赖冲突问题。
uv run --with vllm vllm --help
4.2.3.2.vLLM 安装方法3：（推荐）
第三种方法，也可以使用 conda 来创建和管理 Python 环境。如果希望在 conda 环境中管理 uv，可以通过 pip 将其安装到 conda 环境中。
conda create -n py312Env python=3.12 -y
conda activate py312Env
pip install --upgrade uv
uv pip install vllm --torch-backend=auto
如果上述命令执行失败（比如，因为网络超时，或者由于安装包解析加载异常而导致下载过程中提示缺少依赖包），则多尝试执行几次就好了。
具体如下图所示：
5.vLLM CLI
vLLM CLI 是vLLM框架提供的命令行接口（Command Line Interface），用于通过终端命令直接与模型进行交互。它允许用户快速测试模型功能、输入提示（prompt）并获取模型的响应，适合用于快速验证和调试。
vLLM安装成功后，vllm-cli会随着vLLM的安装一起被部署到你的Python环境中。
常用的 vLLM CLI 终端命令如下：
- 查看vllm命令行帮助
vllm --help
其中，可用的命令包括：
vllm {chat,complete,serve,bench,collect-env,run-batch}
- 启动一个与OpenAI API兼容的服务器，并在启动时指定一个模型和端口，该服务器基于vLLM框架运行：
vllm serve meta-llama/Llama-2-7b-hf --port 8100
在你的vLLM服务器已经运行起来后，我们就可以像调用 OpenAI API 一样与大模型进行交互了。
备注：
对于 NVIDIA GPU 显卡，直接安装 pip install vllm，默认使用CUDA 后端。
执行 vllm serve 命令，指定vLLM后端的两种方式：
方式1：执行 vllm serve 命令启动服务前，设置如下：
export VLLM_BACKEND=cuda
方式2：执行 vllm serve 命令时，带上参数如下：
–backend cuda
备注：
vLLM 后端的定位：是完整的推理引擎，是端到端的推理服务系统（属于应用层/框架层）。
vLLM 后端，是 LLM 推理的“超级加速器”，通过 PagedAttention 和连续批处理，让大模型在有限硬件上实现高吞吐、低延迟的工业级服务。
- 通过运行的API服务器，生成聊天补全：
（1）直接无参数连接本地 API：
vllm chat
（2）指定 API 访问地址url：
vllm chat --url http://{vllm-serve-host}:{vllm-serve-port}/v1
（3）使用一个简单提示词快速聊天：
vllm chat --quick “hi”
- 通过运行的API服务器，根据给定的提示生成文本补全：
（1）直接无参数连接本地 API：
vllm complete
（2）指定 API 访问地址url：
vllm complete --url http://{vllm-serve-host}:{vllm-serve-port}/v1
（3）使用一个简单提示词快速文本补全：
vllm complete --quick “The future of AI is”
文本补全的功能，是通过一个正在运行的API（应用程序接口）服务器来实现的。API服务器提供了一种通过网络请求和响应来访问服务的方式，使得客户端可以发送请求并获取相应的文本补全结果。
6.vLLM 离线批量推理
安装 vLLM 后，你就可以开始为一系列输入提示生成文本（即离线批量推理）。可参阅示例如下：
from vllm import LLM, SamplingParams
Sample prompts.
prompts = [
"Hello, my name is",
"The president of the United States is",
"The capital of France is",
"The future of AI is",
]
Create a sampling params object.
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
def main():
# Create an LLM.
llm = LLM(model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2")
# Generate texts from the prompts.
# The output is a list of RequestOutput objects
that contain the prompt, generated text, and other information.
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
# Print the outputs.
print("
Generated Outputs:
" + "-" * 60)
for output in outputs:
prompt = output.prompt
generated_text = output.outputs[0].text
print(f"Prompt: {prompt!r}")
print(f"Output: {generated_text!r}")
print("-" * 60)
if __name__ == “__main__”:
main()
代码解释：
此示例的第一行导入了类 LLM 和 SamplingParams。
from vllm import LLM, SamplingParams
-
LLM 是使用 vLLM 引擎运行离线推理的主要类。
-
SamplingParams 指定了采样过程的参数。
在下一段代码中，定义了一系列输入提示词prompts和用于文本生成的采样参数。采样温度设置为 0.8，核采样概率设置为 0.95。
prompts = [
“Hello, my name is”,
“The president of the United States is”,
“The capital of France is”,
“The future of AI is”,
]
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
接着，LLM 类初始化了 vLLM 的引擎和 Mistral-7B 模型用于离线推理。
llm = LLM(model=“mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2”)
关于 vLLM 支持的模型列表，可以在下面vLLM官方网址查阅：
https://docs.vllm.com.cn/en/latest/models/supported_models.html
vLLM 离线推理可以使用 vLLM 的 LLM 类，在你自己的代码中实现。
现在，有趣的部分来了！
输出，通过 llm.generate 生成。它将输入提示添加到 vLLM 引擎的等待队列中，并执行 vLLM 引擎以高吞吐量生成输出。
输出，以 RequestOutput 对象的列表形式返回，其中包括所有输出标记。
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
for output in outputs:
prompt = output.prompt
generated_text = output.outputs[0].text
print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")
备注：
ModelScope（魔搭）是由阿里巴巴公司研发的开源模型社区与平台，旨在为开发者和研究者提供丰富的预训练人工智能模型、工具及资源，支持快速部署和开发AI应用。文章末尾处已附上 ModelScope 魔搭的官方网址，感兴趣的小伙伴可以自行前往。
1。核心功能：
开源模型库：提供多种领域的预训练模型，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别、多模态等，涵盖达摩院自研及第三方开源模型。
模型体验与部署：支持在线体验模型效果，并提供推理API、微调工具和本地/云端部署方案。
统一框架：通过Python库（modelscope）简化模型调用，兼容PyTorch、TensorFlow等主流框架。
2。主要优势：
低代码使用：只需几行代码即可调用复杂模型，降低开发门槛。
行业适配：覆盖电商、金融、医疗等场景的专用模型，满足不同行业需求。
中文友好：包含大量针对中文优化的模型，如文言文理解、中文对话模型等。
3。适用场景：
快速原型开发：直接调用现成模型验证想法。
学术研究：复用预训练模型或发布新模型。
企业应用：定制微调行业模型，如客服机器人、质检系统等。
ModelScope 降低了AI模型的应用门槛，特别适合中文场景或需要快速落地的开发者。用户可自由下载模型权重，部分商用需注意许可证限制。
7.vLLM 兼容 OpenAI 的服务器
vLLM 可以部署为自动实现 OpenAI API 协议（即符合 OpenAI-API-Compatible 标准规范）的服务器。这使得 vLLM 可以作为使用 OpenAI API 应用程序的即插即用替代品。默认情况下，它在 https://IP:8000 启动服务器。您可以使用 --host 和 --port 参数指定IP地址和端口。
vLLM 服务器目前一次托管一个模型，并实现了诸如列出模型、创建聊天补全和创建补全等端点。
vLLM实战应用示例：
假设你有一台装有 2 张 A100 GPU 的服务器，你想为 Qwen2.5-7B-Instruct 模型启动一个高性能、带 API Key 的服务，并允许网络访问。可启动一个支持 OpenAI-API-Compatible 访问的 vLLM 服务，如下：
vllm serve Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
–host 0.0.0.0
–port 8080
–tensor-parallel-size 2
–gpu-memory-utilization 0.85
–max-model-len 32768
–dtype bfloat16
–api-key “VLLM-PROD-KEY-12345”
–served-model-name qwen-instruct
命令详解：
–Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct: 模型名称，可以是Hugging Face上的模型标识符，也可以是本地大模型路径。
–host 0.0.0.0：监听所有网络接口，这样局域网内的其他机器也可以访问。
–port 8080: 指定服务在所有网卡的 8080 端口上可用。
–tensor-parallel-size 2: 大模型被切分到 2 张 A100 上。
–gpu-memory-utilization 0.85: 留出 15% 的显存作为缓冲，防止 OOM。
–max-model-len 32768: 充分利用 Qwen2.5 的长上下文能力。
–dtype bfloat16: 在 A100 上使用最佳的数据类型。
–api-key “VLLM-PROD-KEY-12345”: 设置了API访问密钥。
–served-model-name qwen-instruct: 这是一个非常有用的选项。它允许你给服务起一个更简单的别名。客户端在调用时，model 参数只需填写 qwen-instruct，而不是长长的 Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct。
该vLLM服务器可以与 OpenAI API 相同的格式进行查询。例如，列出所有的模型：
curl https://vLLM服务器IP:8000/v1/models
可以通过传入参数 --api-key 或设置环境变量 VLLM_API_KEY，来实现使服务器需要检查 HTTP 头中的 API 密钥。
8.使用 vLLM 的 OpenAI Completions API
OpenAI Completions API 是 OpenAI 提供的一组核心接口，用于生成文本补全结果。简单来说，你向它提供一段文本（称为 prompt），它会根据模型的理解和训练数据，自动续写或生成后续内容。
8.1.功能本质：文本补全
输入：一段文本（prompt）。
输出：模型根据 prompt 生成的后续文本（completion）。
示例：
输入：“The sky is”
输出：“blue because of Rayleigh scattering.”
8.2.工作原理
模型通过分析 prompt 的上下文（语义、语法、风格），预测最可能的后续文本序列。
支持控制生成结果的参数（如长度、随机性、重复惩罚等）。
8.3.典型应用场景
| 场景 | 示例 |
| 内容创作 | 写文章、诗歌、广告文案、邮件草稿 |
| 代码生成 | 输入函数描述，生成代码片段 |
| 文本翻译 | 输入"Translate to French: Hello"，输出 “Bonjour” |
| 问答系统 | 输入问题，生成答案 |
| 文本摘要 | 输入长文章，生成摘要 |
8.4.关键参数说明
调用 Completions API 时，可通过参数控制生成行为：
| 参数 | 作用 | 示例值 |
| model | 指定使用的模型（如 gpt-4, gpt-3.5-turbo-instruct） | “gpt-3.5-turbo-instruct” |
| prompt | 输入的文本提示 | “Once upon a time” |
| max_tokens | 限制生成文本的最大长度（1 token ≈ 0.75 个英文单词） | 512 |
| temperature | 控制随机性（0=确定性输出，1=高随机性） | 0.7 |
| top_p | 核采样（替代 temperature，控制词汇选择的多样性） | 0.9 |
| stop | 设置停止符（遇到指定字符时停止生成） | [“ ”, “User:”] |
| n | 一次性生成多个候选结果 | 3 |
8.5.示例代码
8.5.1.调用 OpenAI 官方 API
由于此 vLLM 服务器与 OpenAI API 兼容，还可以将其作为任何使用 OpenAI API 的应用程序的即插即用替代品。
例如，另一种查询服务器的方式是通过 openai Python 包：
from openai import OpenAI
openai_api_key = “EMPTY”
openai_api_base = “https://vLLM服务器IP:8000/v1”
client = OpenAI(
api_key=openai_api_key,
base_url=openai_api_base,
)
completion = client.completions.create(model=“Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct”, prompt=“San Francisco is a”)
print(“Completion result:”, completion)
8.5.2.调用本地兼容服务（如 vLLM/Ollama）
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url=“http://localhost:8000/v1”, # 本地服务地址（如 vLLM/Ollama）
api_key=“not-needed” # 本地服务通常无需真实密钥
)
response = client.completions.create(
model=“llama3”, # 本地加载的模型名
prompt=“The future of AI is”,
max_tokens=30
)
print(response.choices[0].text)
输出示例： “transforming industries and enhancing human capabilities.”
8.6.使用curl命令输入提示查询大模型
vLLM 服务器启动后，可以使用curl命令，输入提示查询大模型如下：
curl https://vLLM服务器IP:8000/v1/completions
-H “Content-Type: application/json”
-d '{
“model”: “Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct”,
“prompt”: “San Francisco is a”,
“max_tokens”: 7,
“temperature”: 0
}’
9.使用 vLLM 的 OpenAI Chat Completions API
vLLM 也被设计为支持 OpenAI Chat Completions API。
OpenAI Chat Completions API 是 OpenAI 提供的核心对话接口，专门用于构建基于多轮对话的应用（如聊天机器人、智能客服、AI助手等）。与传统的 Completions API 不同，它通过结构化的对话历史（Messages） 实现上下文理解，是当前 OpenAI 最主流、功能最强大的 API（支持 GPT-4、GPT-4o 等最新模型）。
聊天界面是一种更动态、交互性更强的方式与大模型进行通信，允许来回对话并存储在聊天历史中。这对于需要上下文或更详细解释的任务非常有用。
9.1.功能本质：对话式交互
输入：一组结构化的消息列表（messages），包含角色（role）和内容（content）。
输出：大模型根据对话历史生成的最新回复（assistant 角色的消息）。
关键角色：
system：设定模型行为（如“你是一个翻译助手”）。
user：用户输入（问题或指令）。
assistant：模型之前的回复（用于多轮对话）。
9.2.工作原理
模型通过分析 messages 列表中的完整对话上下文（包括历史交互），生成符合逻辑的回复。
支持动态调整对话流程（如修正错误、追问细节）。
9.3.典型应用场景
| 场景 | 示例 |
| 聊天机器人 | 客服机器人、虚拟助手（如 ChatGPT） |
| 多轮任务处理 | 代码调试（逐步修复错误）、数据分析（分步骤解释结果） |
| 复杂指令理解 | 长文本总结、跨文档信息整合 |
| 角色扮演 | 模拟面试官、历史人物对话 |
9.4.关键参数与功能
9.4.1.工具调用（Function Calling）
让大模型调用外部函数（如查询天气、数据库操作）：
“tools”: [{
“type”: “function”,
“function”: {
“name”: “get_weather”,
“description”: “获取城市天气”,
“parameters”: {“type”: “object”, “properties”: {“city”: {“type”: “string”}}}
}
}]
9.4.2.多模态支持
支持输入图片（content 可为文本+图片混合）：
{
“role”: “user”,
“content”: [
{“type”: “text”, “text”: “图中是什么？”},
{“type”: “image_url”, “image_url”: {“url”: “https://example.com/image.jpg”} }
]
}
9.5.代码示例
9.5.1.基础对话
from openai import OpenAI
openai_api_key = “EMPTY”
openai_api_base = “https://vLLM服务器IP:8000/v1”
client = OpenAI(
api_key=openai_api_key,
base_url=openai_api_base,
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个幽默的诗人"},
{"role": "user", "content": "写一首关于月亮的短诗"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
输出：月亮挂在天上，像块没刷干净的锅，
星星们窃窃私语：“今晚谁洗碗？”
9.5.2.多轮对话 + 工具调用
定义工具函数
def get_weather(city):
return f"{city}当前天气：晴，25°C"
openai_api_key = “EMPTY”
openai_api_base = “https://vLLM服务器IP:8000/v1”
client = OpenAI(
api_key=openai_api_key,
base_url=openai_api_base,
)
调用API
response = client.chat.completions.create(
model=“gpt-4o”,
messages=[
{“role”: “user”, “content”: “北京今天天气怎么样？”}
],
tools=[{
“type”: “function”,
“function”: {
“name”: “get_weather”,
“parameters”: {“properties”: {“city”: {“type”: “string”}}}
}
}]
)
检查是否需要调用工具
if response.choices[0].message.tool_calls:
tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
if tool_call.function.name == “get_weather”:
city = eval(tool_call.function.arguments)[“city”]
result = get_weather(city)
print(result) # 输出：北京当前天气：晴，25°C
9.6.使用curl命令创建聊天补全端点与模型交互
vLLM 服务器启动后，可以使用curl命令，创建聊天补全端点与模型交互如下：
curl https://vLLM服务器IP:8000/v1/chat/completions
-H "Content-Type: application/json"
-d '{
"model": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"}
]
}'
重要提示：
如果你的应用需要“像人一样对话”，用 Chat Completions API；
如果你的应用需要只是“补全一句话”，用 Completions API。
10.vLLM支持的 Attention 后端
目前，vLLM 支持多种后端，可在不同平台和加速器架构上高效进行注意力计算。它会自动选择与您的系统和模型规范兼容的最佳性能后端。
如果需要，也可以通过将环境变量 VLLM_ATTENTION_BACKEND 配置为以下选项之一来手动设置您选择的后端：FLASH_ATTN、FLASHINFER 或 XFORMERS。
FLASH_ATTN、FLASHINFER 和 XFORMERS 比较：
1。性能和效率
FLASH_ATTN：通过分块计算和内存优化，显著减少显存占用，提升计算速度。在长序列任务中表现优异，计算速度比传统方法快2-3倍。
FLASHINFER：专注于推理阶段的优化，通过预计算和缓存机制，提高推理速度。在固定序列长度的场景下，性能优越。
XFORMERS：提供多种注意力机制的优化实现，如稀疏注意力和分块注意力。在中等序列长度下，速度较快，显存占用较低。
2。适用场景
FLASH_ATTN：适合长序列训练，如大型语言模型（LLM）和长文本处理。
FLASHINFER：适用于需要高速推理的场景，如实时问答系统和在线服务。
XFORMERS：适用于需要灵活注意力机制的场景，如图像处理和多模态任务。
因此，根据具体需求，我们选择合适的工具，以达到最佳的性能和效率：
（1）长序列训练：优先选择 FLASH_ATTN，性能最优。
（2）高速推理：选择 FLASHINFER，响应速度快。
（3）灵活应用：选择 XFORMERS，支持多种注意力机制。
3。易用性和集成性
FLASH_ATTN：需要额外安装和配置，对硬件要求较高（支持A系列和H系列显卡）。
FLASHINFER：提供便捷的API，易于集成到现有框架中，适合快速部署。
XFORMERS：由Meta开源，与PyTorch兼容性好，文档齐全，易于使用。
4。社区支持和生态
FLASH_ATTN：由斯坦福大学团队维护，社区活跃，更新频繁。
FLASHINFER：社区支持良好，适用于工业级应用。
XFORMERS：Meta官方支持，拥有广泛的用户基础和丰富的资源。
备注：
vLLM支持的 Attention 后端的定位：是大模型核心算法的底层实现（属于算法层/算子层）。
vLLM支持的Attention 后端，是大模型核心算法的底层实现。
11.小结
vLLM 的革命性在于它借鉴了操作系统的虚拟内存和分页思想，创造性地将其应用于LLM推理的核心——KV缓存管理（PagedAttention），并结合连续批处理和分块调度，构建了一个高度动态、内存高效、调度智能的推理引擎。
vLLM 从根本上解决了传统方法在内存碎片化、资源利用率低、调度僵化、无法共享缓存、处理长序列困难等方面的瓶颈问题，从而在吞吐量、延迟、高并发支持等关键性能指标上实现了数量级的提升，为大规模部署高性能、低成本的LLM在线服务铺平了道路。可以说，vLLM重新定义了LLM推理的性能标准。
重要提示：
- 企业生产环境高性能推理，必须使用 GPU + vLLM。
- 长期 CPU 推理，建议使用 LLaMA.cpp 或 Ollama。
vLLM的CPU模式，仅用于开发验证，实际性能远低于专用CPU框架（如LLaMA.cpp）。
希望以上内容对小伙伴们了解和使用 vLLM 推理引擎，搞大模型LLM加速推理有所帮助！更多内容小伙伴们也可以关注我整理的以下相关的官方资料。
传送门：
uv GitHub地址：
https://github.com/astral-sh/uv
uv 官方中文文档：
https://docs.astral.ac.cn/uv
vLLM GitHub地址：
https://github.com/vllm-project/vllm
vLLM 官方中文文档：
https://docs.vllm.com.cn/en/latest/index.html
vLLM 客户端命令行指南：
https://docs.vllm.ai/en/latest/cli/index.html
ModelScope （魔搭）官方网址：
https://modelscope.cn/home
NVIDIA 官方网址：
https://www.nvidia.com/en-us/drivers/
CUDA版本对应的驱动版本官方文档：
S：由Meta开源，与PyTorch兼容性好，文档齐全，易于使用。
4。社区支持和生态
FLASH_ATTN：由斯坦福大学团队维护，社区活跃，更新频繁。
FLASHINFER：社区支持良好，适用于工业级应用。
XFORMERS：Meta官方支持，拥有广泛的用户基础和丰富的资源。
备注：
vLLM支持的 Attention 后端的定位：是大模型核心算法的底层实现（属于算法层/算子层）。
vLLM支持的Attention 后端，是大模型核心算法的底层实现。
11.小结
vLLM 的革命性在于它借鉴了操作系统的虚拟内存和分页思想，创造性地将其应用于LLM推理的核心——KV缓存管理（PagedAttention），并结合连续批处理和分块调度，构建了一个高度动态、内存高效、调度智能的推理引擎。
vLLM 从根本上解决了传统方法在内存碎片化、资源利用率低、调度僵化、无法共享缓存、处理长序列困难等方面的瓶颈问题，从而在吞吐量、延迟、高并发支持等关键性能指标上实现了数量级的提升，为大规模部署高性能、低成本的LLM在线服务铺平了道路。可以说，vLLM重新定义了LLM推理的性能标准。
重要提示：
- 企业生产环境高性能推理，必须使用 GPU + vLLM。
- 长期 CPU 推理，建议使用 LLaMA.cpp 或 Ollama。
vLLM的CPU模式，仅用于开发验证，实际性能远低于专用CPU框架（如LLaMA.cpp）。
希望以上内容对小伙伴们了解和使用 vLLM 推理引擎，搞大模型LLM加速推理有所帮助！更多内容小伙伴们也可以关注我整理的以下相关的官方资料。
传送门：
uv GitHub地址：
https://github.com/astral-sh/uv
uv 官方中文文档：
https://docs.astral.ac.cn/uv
vLLM GitHub地址：
https://github.com/vllm-project/vllm
vLLM 官方中文文档：
https://docs.vllm.com.cn/en/latest/index.html
vLLM 客户端命令行指南：
https://docs.vllm.ai/en/latest/cli/index.html
ModelScope （魔搭）官方网址：
https://modelscope.cn/home
NVIDIA 官方网址：
https://www.nvidia.com/en-us/drivers/
CUDA版本对应的驱动版本官方文档：
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#cuda-driver
如何系统学习掌握AI大模型？
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