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简介

vLLM 是一个面向大语言模型（LLM）的高性能推理引擎，其核心目标是：以极高吞吐量 + 低延迟运行模型，同时保持部署简单

🧪 相比传统推理方式（如 Hugging Face Transformers），vLLM 更像是一个“专为生产环境设计的 LLM 推理服务器”。

⚠️ 注意
目前 vLLM 仅支持 NVIDIA GPU（CUDA），不支持 AMD、Intel GPU 或 Apple Silicon 进行核心推理。

一、核心优势

1️⃣ PagedAttention（核心创新）

vLLM 最重要的技术之一是：

👉 PagedAttention

它解决了一个关键问题：LLM 推理时 KV Cache 占用大量显存，并且极度碎片化

传统问题：

• 每个请求单独占用 KV Cache
• 显存碎片严重
• 并发一高就 OOM

vLLM 的做法：

• 类似“操作系统分页内存”
• KV Cache 按块（page）管理
• 动态分配 / 回收

📌 结果：

• 显存利用率大幅提升
• 支持更高并发
• 减少 OOM

2️⃣ 连续批处理

传统推理（Transformers）：

• 一批请求必须“同时开始，同时结束”
• 后来的请求要排队

vLLM：

👉 请求可以随时加入 batch

效果：

• GPU 始终保持高利用率
• 延迟更稳定
• 吞吐量大幅提升

3️⃣ 高吞吐 + 低延迟

在实际测试中（官方与社区数据）：

• 吞吐量：提升 2~10 倍
• 延迟：显著降低（尤其高并发）

适用于：

• Chat API
• Agent系统
• RAG问答
• 多用户服务

4️⃣ OpenAI API 兼容

vLLM 原生支持：

👉 OpenAI API 格式

例如：

POST /v1/chat/completions

这意味着：

• 可以直接替换 OpenAI
• 兼容 LangChain / LlamaIndex / Agent 框架
• 几乎零改造接入

5️⃣ 部署简单

启动一个服务只需一行命令：

python-mvllm.entrypoints.openai.api_server\--modelQwen/Qwen2.5-7B-Instruct\--port8000

即可得到一个：

👉 本地 OpenAI API Server

二、使用示例

1️⃣ 启动服务

python-mvllm.entrypoints.openai.api_server\--modelQwen/Qwen2.5-7B-Instruct\--host0.0.0.0\--port8000

2️⃣ Python 调用

fromopenaiimportOpenAI client=OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1",api_key="EMPTY")resp=client.chat.completions.create(model="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",messages=[{"role":"user","content":"介绍一下vLLM"}])print(resp.choices[0].message.content)

3️⃣ curl 调用

curlhttp://localhost:8000/v1/chat/completions\-H"Content-Type: application/json"\-d'{ "model": "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}] }'

三、vLLM vs Hugging Face Transformers

四、与 MCP 的关系

MCP（Model Context Protocol） 👉 是“协议层”

作用：

• 统一模型调用方式
• 标准化工具调用
• 支持 Agent 生态

vLLM 👉 是“推理执行层”

作用：

• 真正运行模型
• 返回推理结果

👉 MCP ≠ vLLM
👉 它们是上下游关系