# Summary
推理框架对速度的影响**非常大**，特别是在批量推理场景下。vLLM通常能带来**5-24倍**的速度提升。
- **Transformers**: 通用[[PyTorch]]操作
- **vLLM**: 定制 [GPU Kernel 内核](GPU%20Kernel%20内核.md)，针对[[LLM]]推理优化
# Cues
[vLLM](vLLM.md)
[[Transformers]]
# Notes
## Transformers vs vLLM 推理速度对比
推理框架对速度的影响**非常大**，特别是在批量推理场景下。vLLM通常能带来**5-24倍**的速度提升。
### 📊 性能差异对比
|**性能指标**|**Transformers**|**vLLM**|**速度差异**|
|---|---|---|---|
|**吞吐量**|10-50 tokens/s|200-1000+ tokens/s|**5-20倍**|
|**首token延迟**|200-500ms|50-150ms|**3-4倍**|
|**批处理效率**|低（静态batch）|高（连续批处理）|**10-15倍**|
|**内存利用率**|30-50%|80-95%|**2倍**|
|**并发请求处理**|串行/简单并行|高效并发|**8-12倍**|
### 🚀 vLLM 速度优势的核心技术
#### 1. **PagedAttention（分页注意力）**
```python
# Transformers: 为最长序列预分配内存
# 内存浪费严重，特别是变长输入
KV_cache = torch.zeros(batch_size, max_seq_len, ...) # 大量浪费
# vLLM: 动态分配，按需使用
# 类似操作系统的虚拟内存管理
KV_cache = PagedKVCache() # 只分配实际使用的部分
```
#### 2. **连续批处理（Continuous Batching）**
```python
# Transformers: 静态批处理
# 必须等最慢的样本完成
batch = [sample1, sample2, sample3] # sample1完成后也要等其他
# vLLM: 动态批处理
# 完成的立即替换新请求
batch = DynamicBatch() # 持续保持GPU满载
```
#### 3. **优化的CUDA Kernel**
优化的CUDA [GPU Kernel 内核](GPU%20Kernel%20内核.md)
- **Transformers**: 通用PyTorch操作
- **vLLM**: 定制CUDA kernel，针对LLM推理优化
### 📈 实际性能对比示例
以您的代码场景为例（批量处理测试集）：
|**场景**|**Transformers (方案1)**|**vLLM (方案2)**|
|---|---|---|
|**1000条数据**|~10-15分钟|~1-2分钟|
|**10000条数据**|~100-150分钟|~10-15分钟|
|**内存效率**|每条独立加载|批量复用|
|**GPU利用率**|20-40%|80-95%|
### 💡 为什么差异这么大？
#### **Transformers的瓶颈**
```python
# 方案1的推理循环
for idx, row in test_df.iterrows(): # 串行处理
inputs = tokenizer(prompt) # CPU开销
outputs = model.generate() # GPU等待CPU
# GPU空闲时间多，利用率低
```
#### **vLLM的优势**
```python
# 方案2的批量推理
outputs = llm.generate(
prompts, # 一次性处理所有
use_tqdm=True,
# GPU持续满载运行
)
```
### 🎯 适用场景建议
|**选择Transformers**|**选择vLLM**|
|---|---|
|✅ 原型开发和调试|✅ 生产环境部署|
|✅ 单样本/少量推理|✅ 大批量推理|
|✅ 需要灵活修改模型|✅ 追求最高吞吐量|
|✅ 资源受限环境|✅ 有充足GPU资源|
|✅ 简单部署需求|✅ 可接受复杂配置|
### 🔧 优化建议
如果必须使用Transformers，可以通过以下方式提速：
```python
# 1. 批处理（而非逐条）
batch_size = 8
for i in range(0, len(data), batch_size):
batch = data[i:i+batch_size]
outputs = model.generate(batch)
# 2. 使用torch.compile (PyTorch 2.0+)
model = torch.compile(model)
# 3. 使用Flash Attention
model.config.use_flash_attention_2 = True
```
但即使做了这些优化，Transformers仍然难以达到vLLM的性能水平，特别是在大规模批量推理场景下。