如何利用vLLM或FasterTransformer加速LLM的低延迟推理部署？

引言：为什么传统部署方法无法应对LLM的流量高峰？

大型语言模型（LLM）的部署面临两大核心挑战：低延迟（用户响应时间）和高吞吐量（每秒处理的总请求数）。传统的推理框架，如基于标准的Hugging Face Transformers，在处理多用户并发请求时效率低下，主要瓶颈在于Key-Value Cache（KV Cache）的内存管理。

在生成文本时，每一步的输出都需要存储前一步的键值对。KV Cache占用大量的GPU显存，并且由于不同请求的长度差异巨大，导致显存分配出现严重的内存碎片化（Fragmentation）和浪费（Allocation Waste）。为了解决这一问题，Meta/NVIDIA团队推出了FasterTransformer（现已融入TensorRT-LLM），而UC Berkeley团队则开发了vLLM，其核心创新是Paged Attention。

本文将深入探讨vLLM的Paged Attention机制，并提供一个实操指南，教你如何快速部署Llama 3模型，实现数倍于传统框架的吞吐量提升。

1. vLLM的核心技术：Paged Attention

Paged Attention是vLLM区别于其他框架的关键。它借鉴了操作系统中虚拟内存和分页（Paging）的概念来管理KV Cache。

1.1 传统KV Cache的挑战

在传统方法中，GPU显存是为每个序列（Sequence）静态或预分配的。如果一个序列提前结束，其分配的大块内存空间无法被其他序列有效利用，造成“内部碎片”。如果内存用尽，新的请求必须等待，导致延迟增加。

1.2 Paged Attention的工作原理

Paged Attention将KV Cache划分为固定大小的块（Blocks），这些块不必在GPU显存中连续存储。通过一个“块表”（Block Table），vLLM可以追踪每个序列所需的KV Cache块的位置。

核心优势：
1. 消除内部碎片： 只在需要时分配块，精确匹配序列长度。序列结束后，这些块可以立即被释放或重新分配给其他序列。
2. 支持高效的共享： 多个序列如果来自相同的Prompt，它们可以共享Prompt部分的KV Cache块，极大地节省了多轮对话和批量请求时的显存消耗。

2. vLLM 实战部署指南

我们将使用vLLM部署一个Llama 3 8B模型。

2.1 环境准备与安装

vLLM要求高性能NVIDIA GPU（推荐A100/H100）和适当的CUDA环境。

# 确保你的环境支持PyTorch和CUDA
# 安装vLLM及其依赖
pip install vllm

2.2 使用Python API进行推理

对于简单的集成和测试，可以直接使用vLLM的Python LLM 类。这使得加载模型和运行批量推理变得极其简单，vLLM会在后台自动应用Paged Attention和高效的调度器。

假设我们使用Hugging Face的模型仓库ID meta-llama/Llama-3-8b-chat-hf。

from vllm import LLM, SamplingParams
import time

# 1. 初始化LLM模型
# gpu_memory_utilization参数设置了vLLM可以使用的GPU显存比例
# 默认情况下，vLLM将保留一部分内存给操作系统和PyTorch。
llm = LLM(
    model="meta-llama/Llama-3-8b-chat-hf",
    trust_remote_code=True,
    # 限制vLLM使用70%的GPU显存，确保有足够的空间运行其他操作
    gpu_memory_utilization=0.7
)

# 2. 定义采样参数
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95, max_tokens=128)

# 3. 准备多个并发请求 (模拟高吞吐量场景)
prompts = [
    "详细解释一下什么是Key-Value Cache，它在LLM推理中扮演什么角色?",
    "写一首关于AI基础设施的五言绝句。",
    "请给我一个快速部署Llama 3的Shell脚本示例。"
]

start_time = time.time()

# 4. 执行批量推理
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

end_time = time.time()

# 5. 打印结果和性能统计
for output in outputs:
    prompt = output.prompt
    generated_text = output.outputs[0].text
    print(f"Prompt: {prompt!r}")
    print(f"Generated: {generated_text!r}\n---\n")

total_tokens = sum(len(o.outputs[0].token_ids) for o in outputs)

print(f"总请求数: {len(prompts)}")
print(f"总耗时: {end_time - start_time:.2f} 秒")
print(f"平均吞吐量 (Tokens/Sec): {total_tokens / (end_time - start_time):.2f}")

2.3 部署为高性能服务（推荐）

对于生产环境，最佳实践是将vLLM部署为一个长期运行的服务。vLLM提供了一个兼容OpenAI API的服务器，这使得集成现有的LLM客户端变得非常容易。

启动服务：

# --host 0.0.0.0 允许外部访问
# --port 8000 设置服务端口
# --model 指定Hugging Face模型名称
python -m vllm.entrypoints.api_server \
    --model meta-llama/Llama-3-8b-chat-hf \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000

客户端请求示例：

一旦服务器运行，你可以使用任何支持OpenAI Chat Completion API的客户端发起请求（例如使用curl或requests库）。

import requests
import json

API_URL = "http://localhost:8000/v1/completions"

headers = {"Content-Type": "application/json"}

data = {
    "model": "meta-llama/Llama-3-8b-chat-hf",
    "prompt": "解释一下vLLM中的Paged Attention和Block Table的作用。",
    "max_tokens": 100,
    "temperature": 0.7
}

response = requests.post(API_URL, headers=headers, data=json.dumps(data))

if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    print(result['choices'][0]['text'])
else:
    print(f"请求失败: {response.text}")

结论

vLLM凭借其创新的Paged Attention机制，彻底解决了LLM推理中的KV Cache内存碎片化问题，极大地提高了GPU资源的利用率。通过简单的命令行或Python接口，技术团队可以轻松部署高性能、高吞吐量的LLM服务，从而显著降低运行成本并提升用户体验。在追求极致推理性能的AI基础设施领域，vLLM无疑是当前最值得投入和研究的解决方案之一。