簡介：
vLLM 是一個用於大規模語言模型 (LLM) 推理與服務的高吞吐量和高效的 Python 庫。 它旨在簡化 LLM 的部署，並顯著提高推理速度，同時降低成本。 vLLM 專注於優化記憶體管理和調度，以實現卓越的效能。
核心特性：
PagedAttention： vLLM 的核心創新是 PagedAttention 演算法。 傳統的注意力機制需要為每個 token 儲存所有先前的 key 和 value，這導致了巨大的記憶體佔用，尤其是在長序列中。 PagedAttention 將注意力 key 和 value 分成頁面，類似於作業系統中的虛擬記憶體分頁。 這允許 vLLM 動態地管理和共享注意力記憶體，從而顯著減少記憶體浪費，並支持更長的序列和更大的批處理大小。
連續批處理： vLLM 支持連續批處理，這意味著它可以動態地將來自不同請求的 token 組合為一個批次進行處理。 這最大限度地利用了 GPU 資源，並提高了吞吐量。
高效的 CUDA 內核： vLLM 使用高度優化的 CUDA 內核來實現 PagedAttention 和其他操作。 這些內核經過精心設計，以充分利用 GPU 的並行處理能力。
易於使用： vLLM 提供了一個簡單易用的 Python API，可以輕鬆地整合到現有的 LLM 應用程式中。 它還支持多種流行的 LLM 框架，如 Hugging Face Transformers。
支持多種模型架構： vLLM 支持多種流行的 LLM 架構，包括：
分散式推理： vLLM 支持分散式推理，允許您跨多個 GPU 擴展 LLM 推理。
Tensor 並行： 支持 Tensor 並行，進一步提升分散式推理的效能。
流式輸出： vLLM 支持流式輸出，允許您在生成 token 時立即接收它們，而無需等待整個序列完成。
OpenAI API 兼容性： vLLM 提供與 OpenAI API 兼容的伺服器，方便從 OpenAI 遷移或整合。
主要優勢：
安裝：
可以使用 pip 安裝 vLLM：
pip install vllm
快速入門：
以下是一個使用 vLLM 進行文本生成的簡單示例：
from vllm import LLM, SamplingParams
# 加載模型
llm = LLM(model="facebook/opt-125m")
# 定義採樣參數
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95, max_tokens=256)
# 生成文本
prompts = ["Hello, my name is", "The capital of France is"]
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
# 打印輸出
for output in outputs:
print(output.prompt)
print(output.outputs[0].text)
用例：
vLLM 適用於各種 LLM 應用，包括：
貢獻：
vLLM 是一個開源項目，歡迎社群貢獻。 您可以通過提交問題、提出功能請求或提交拉取請求來參與。
總結：
vLLM 是一個強大的 LLM 推理與服務引擎，它提供了卓越的效能、易用性和靈活性。 無論您是構建聊天機器人、生成文本還是執行其他 LLM 任務，vLLM 都可以幫助您提高效率並降低成本。 它的 PagedAttention 機制是其核心創新，使其能夠處理長序列並實現高吞吐量。 強烈建議您嘗試 vLLM，看看它如何改進您的 LLM 工作流程。