大家好，我是jobleap.cn的小九。
vLLM是加州大学伯克利分校于2023年开源的高效大模型推理框架，核心目标是解决大模型推理阶段的显存瓶颈与吞吐量问题，广泛适配端侧（本地GPU设备）、云端等多场景部署。其核心优势源于两项关键技术：

1. PagedAttention（分页注意力机制）：借鉴操作系统虚拟内存分页思想，将大模型的KV缓存（键值对缓存，推理时存储中间结果的核心组件）划分为固定大小的“页”，仅将当前推理所需的页加载到GPU显存，大幅降低显存占用，支持更长的上下文窗口。
2. Continuous Batching（连续批处理）：突破传统静态批处理限制，动态接收新请求并合并推理，避免空闲等待，显著提升推理吞吐量（官方数据显示，同等硬件下吞吐量较Hugging Face Transformers提升10-20倍）。

此外，vLLM支持主流大模型（如LLaMA系列、GPT - 2、Falcon等），兼容Hugging Face模型格式，同时提供Python SDK、REST API等多种调用方式，是端侧部署大模型的主流选择之一。

二、环境准备与框架安装

2.1 硬件与系统要求

类型	最低要求	推荐配置
GPU	NVIDIA GPU（≥8GB显存）	RTX 3090/4090、A10（≥24GB显存）
CUDA版本	CUDA 11.7+	CUDA 12.1
Python版本	3.8+	3.10
操作系统	Linux/macOS	Ubuntu 22.04 LTS

2.2 安装步骤

1. 基础依赖安装
   先安装CUDA对应的PyTorch版本，以CUDA 12.1为例：

   pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
   

2. vLLM核心安装
   支持通过pip快速安装或源码编译（源码编译适合自定义优化）：
   • 快速安装（推荐端侧用户）

     pip install vllm
     

   • 源码编译（适合需要修改框架代码的场景）

     git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
     cd vllm
     pip install -e .
     

3. 验证安装
   运行以下代码，无报错则安装成功：

   import vllm
   print(f"vLLM版本：{vllm.__version__}")
   

三、vLLM常用核心API解析

vLLM的Python SDK提供了LLM类（核心推理类）、SamplingParams类（采样参数配置）等核心组件，以下是高频API的详细说明与基础示例。

3.1 SamplingParams（采样参数配置）

用于控制生成文本的随机性、长度等，是推理的基础配置。

参数	类型	作用	默认值
temperature	float	控制随机性，0表示确定性输出，值越大越随机	1.0
top_p	float	核采样阈值，仅保留累计概率≥该值的token	1.0
max_tokens	int	生成文本的最大长度	16
stop	list	停止符，遇到该字符停止生成	[]
presence_penalty	float	重复token惩罚，减少重复内容	0.0

示例代码

from vllm import SamplingParams

# 配置采样参数：适合文本生成场景
sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.7,
    top_p=0.9,
    max_tokens=200,
    stop=["\n\n", "用户："],
    presence_penalty=0.5
)

3.2 LLM类（核心推理引擎）

负责加载模型、执行推理，是vLLM的核心API，支持单条/批量请求。

关键方法

1. init（初始化模型）

   参数	类型	作用
   model	str	模型路径（本地路径或Hugging Face仓库名）
   tensor_parallel_size	int	张量并行数（适配多GPU）
   dtype	str	数据类型（如"float16"，减少显存占用）
   max_model_len	int	模型最大上下文窗口

2. generate（执行推理）
   接收文本列表与采样参数，返回生成结果，支持同步/异步调用。

基础示例（单条文本生成）

from vllm import LLM, SamplingParams

# 1. 配置采样参数
sampling_params = SamplingParams(max_tokens=100, temperature=0.8)

# 2. 加载模型（以LLaMA - 2 - 7B为例，本地路径或Hugging Face仓库）
llm = LLM(
    model="meta - llama/Llama - 2 - 7b - chat - hf",
    dtype="float16",
    max_model_len=2048
)

# 3. 执行推理
prompts = ["请介绍大模型端侧推理的优势"]
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

# 4. 解析结果
for output in outputs:
    prompt = output.prompt
    generated_text = output.outputs[0].text
    print(f"输入：{prompt}\n输出：{generated_text}\n")

3.3 AsyncLLM类（异步推理引擎）

适合高并发场景，通过异步调用提升吞吐量，API与LLM类基本一致，核心区别是generate方法为异步。
示例代码

import asyncio
from vllm import AsyncLLM, SamplingParams

async def async_inference():
    sampling_params = SamplingParams(max_tokens=100)
    llm = AsyncLLM(model="meta - llama/Llama - 2 - 7b - chat - hf")
    prompts = ["解释vLLM的PagedAttention原理", "vLLM如何提升推理速度"]
    outputs = await llm.generate(prompts, sampling_params)
    for output in outputs:
        print(f"输入：{output.prompt}\n输出：{output.outputs[0].text}\n")

asyncio.run(async_inference())

四、实战：端侧多场景完整工作流

4.1 实战1：单轮对话系统（适配应届生导航网站咨询场景）

目标：构建一个为应届生解答求职问题的单轮对话工具，支持快速回复岗位推荐、简历优化等问题。

1. 完整代码

   from vllm import LLM, SamplingParams
   
   # 1. 定义对话模板（适配LLaMA - 2聊天模型）
   def build_prompt(user_question):
       system_prompt = "你是应届生求职助手，简洁解答求职相关问题，回答不超过200字。"
       return f"<s>[INST] <<SYS>>{system_prompt}<</SYS>>\n{user_question}[/INST]"
   
   # 2. 配置参数
   sampling_params = SamplingParams(
       temperature=0.6,
       max_tokens=200,
       stop=["</s>"]
   )
   
   # 3. 加载模型（端侧使用量化版模型减少显存占用）
   llm = LLM(
       model="TheBloke/Llama - 2 - 7B - Chat - GGUF",
       dtype="float16",
       max_model_len=1024
   )
   
   # 4. 交互逻辑
   def get_answer(user_question):
       prompt = build_prompt(user_question)
       outputs = llm.generate([prompt], sampling_params)
       return outputs[0].outputs[0].text
   
   # 测试
   if __name__ == "__main__":
       question = "应届生找互联网开发岗位，该优先准备哪些技术栈？"
       print(get_answer(question))
   

2. 关键说明
   • 对话模板：适配LLaMA - 2的指令格式，确保模型理解角色定位；
   • 量化模型：使用GGUF量化版模型，RTX 4090可流畅运行7B参数模型；
   • 应用适配：可集成到应届生导航网站的“求职咨询”模块，通过接口调用返回结果。

4.2 实战2：批量岗位描述生成（适配导航网站岗位维护场景）

目标：批量生成不同岗位的职责描述，提升网站岗位信息填充效率。

1. 完整代码

   from vllm import LLM, SamplingParams
   
   # 1. 定义岗位列表
   job_titles = [
       "前端开发工程师（应届生）",
       "Python后端开发实习生",
       "数据分析师（校招）"
   ]
   
   # 2. 构建批量提示词
   def build_batch_prompts(titles):
       prompts = []
       for title in titles:
           prompt = f"生成{title}的岗位职责，包含3-5条核心内容，语言简洁："
           prompts.append(prompt)
       return prompts
   
   # 3. 配置参数（批量生成用低随机性，保证内容规范性）
   sampling_params = SamplingParams(
       temperature=0.3,
       max_tokens=150,
       presence_penalty=0.8
   )
   
   # 4. 加载模型并批量推理
   llm = LLM(
       model="meta - llama/Llama - 2 - 7b - hf",
       tensor_parallel_size=1,  # 单GPU
       dtype="float16"
   )
   
   prompts = build_batch_prompts(job_titles)
   outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
   
   # 5. 输出结果
   for i, output in enumerate(outputs):
       print(f"岗位：{job_titles[i]}\n职责：{output.outputs[0].text}\n")
   

2. 关键优化
   • 低温度参数：保证批量生成内容风格统一、符合规范；
   • 重复惩罚：避免不同岗位描述出现重复内容；
   • 效率提升：vLLM连续批处理特性，生成100条岗位描述仅需数十秒（RTX 4090）。

4.3 实战3：vLLM + FastAPI 部署（供导航网站前端调用）

目标：将vLLM推理服务封装为API，支持Next.js等前端框架调用，适配导航网站的后端需求。

1. 安装依赖

   pip install fastapi uvicorn pydantic
   

2. 后端服务代码（main.py）

   from fastapi import FastAPI
   from pydantic import BaseModel
   from vllm import LLM, SamplingParams
   
   app = FastAPI(title="应届生求职AI接口")
   
   # 初始化模型（服务启动时加载，避免重复加载）
   sampling_params = SamplingParams(
       temperature=0.7,
       max_tokens=200,
       stop=["\n\n"]
   )
   llm = LLM(
       model="TheBloke/Llama - 2 - 7B - Chat - GGUF",
       dtype="float16"
   )
   
   # 定义请求体格式
   class JobRequest(BaseModel):
       question: str
   
   # 定义API接口
   @app.post("/api/chat")
   def chat(request: JobRequest):
       prompt = f"应届生求职助手：{request.question}"
       outputs = llm.generate([prompt], sampling_params)
       return {"answer": outputs[0].outputs[0].text}
   
   if __name__ == "__main__":
       import uvicorn
       uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
   

3. 前端调用示例（Next.js）

   // 适配用户Next.js开发经验，提供前端调用代码
   async function getJobAnswer(question) {
       const res = await fetch("http://localhost:8000/api/chat", {
           method: "POST",
           headers: {
               "Content - Type": "application/json"
           },
           body: JSON.stringify({ question })
       });
       const data = await res.json();
       return data.answer;
   }
   
   // 调用示例
   getJobAnswer("应届生如何准备技术面试？").then(answer => console.log(answer));
   

4. 服务部署说明
   • 启动服务：python main.py，通过http://localhost:8000/docs可测试API；
   • 端侧部署：可在本地服务器或边缘设备（如Jetson AGX Orin）部署，满足导航网站低延迟需求。

五、端侧推理优化技巧

1. 模型量化：使用GGUF、GPTQ量化模型（如7B模型量化后显存占用从14GB降至4-6GB），推荐工具llama.cpp、auto - gptq；
2. 显存管理：设置dtype="float16"或"bfloat16"，关闭不必要的KV缓存（短文本场景）；
3. 参数调优：短文本生成时减小max_model_len，批量任务时增大tensor_parallel_size（多GPU）；
4. 模型选型：端侧优先选择7B/13B参数模型，如LLaMA - 2、Mistral - 7B，兼顾性能与效果。

六、常见问题排查

1. 显存溢出
   • 解决方案：使用量化模型、降低max_model_len、切换dtype为float16；
2. 模型加载失败
   • 原因：模型路径错误、Hugging Face权限不足；
   • 解决方案：检查路径，登录Hugging Face（huggingface - cli login）；
3. 推理速度慢
   • 解决方案：启用连续批处理（默认开启）、减少temperature、使用异步推理（AsyncLLM）。