vLLM 是一个开源的 Python 库，用于快速、高效地部署大型语言模型（LLMs）。它的主要目标是显著提升 LLMs 的推理速度和吞吐量，使其更适用于生产环境。 以下是 vLLM 的一些关键特点和功能： - **高效的内存管理：** - vLLM 使用一种称为 Paged Attention 的创新技术，它可以有效地管理注意力机制中的内存，避免浪费。 - Paged Attention 允许 vLLM 连续处理更长的序列，并支持更高的吞吐量。 - **快速推理：** - 通过优化的内核和高效的内存管理，vLLM 实现了比传统 LLM 服务框架更高的推理速度。 - 通过最优的batching和cache机制实现了更高级的推理效率。 - **易于使用：** - vLLM 提供了一个简单的 API，可以轻松地将 LLMs 部署为服务。 - 它支持各种流行的 LLM 架构，并且可以与 Hugging Face Transformers 等库集成。 - **支持多种解码算法：** - 支持各种解码算法，其中包括贪婪解码，采样，beam search等等。 - **应用场景：** - vLLM 适用于需要高性能 LLM 推理的各种应用程序，例如聊天机器人、文本生成和问答系统。 简而言之，vLLM 的主要优势在于它能够显著提高大型语言模型推理的效率，从而降低延迟并提高吞吐量，这使得它在大规模部署 LLM 时非常有价值。