vLLM是一个快速且易于使用的LLM推理和服务库。英伟达GPU服务器下，它支持分布式部署、容器化部署和OpenAI的数据格式等,并且内置了大模型服务,可以直接用命令启动。
vLLM英文全称为Vectorized Large Language Model Inference/Serving System，翻译过来就是：向量化大型语言模型推理/服务系统。
在业内，它被视为一种面向大语言模型（LLM）设计的高效推理引擎和框架，AI 推理生态系统中的一种关键技术。
vLLM最早于2023年9月被加州大学伯克利分校团队开发出来并在论文上予以引用（《Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention》），当年就在业内引起一阵轰动。
今年以来，随着业界对高吞吐、低延迟、低成本的大模型服务的需求激增，vLLM再度成为行业瞩目的焦点，再度在业内出圈。
核心技术组件
-
PagedAttention内存管理：优化注意力机制的内存使用效率
-
连续批处理系统：实现请求的动态批处理
-
量化加速引擎：支持多种精度的模型量化
-
API适配层：提供OpenAI兼容的接口规范
-
分布式计算框架：支持张量并行和流水线并行的分布式推理
-
CUDA优化：集成FlashAttention和FlashInfer等高性能CUDA核心
-
模型生态支持：全面支持主流开源模型，包括：
-
Transformer架构LLMs（如Llama）
-
混合专家模型（如Mixtral）
-
嵌入模型（如E5-Mistral）
-
多模态LLMs（如Pixtral）
-
vLLM技术优势分析
vLLM框架在设计上充分考虑了生产环境的需求，具有显著的技术优势：
-
生产级性能表现：通过深度优化的推理引擎，实现了业界领先的吞吐量和响应速度
-
架构适应性：灵活支持多种模型架构，便于在不同应用场景中部署
-
开源生态优势：基于开源架构，支持社区贡献和持续优化
-
并发处理能力：优秀的多请求并发处理机制，保证服务稳定性
-
内存效率：通过优化的内存管理，支持在有限硬件资源上运行大规模模型
