Python 中使用 vLLM 进行模型推理的并行化策略_python vllm
Python 中使用 vLLM 进行模型推理的并行化策略深度解析
关键词
vLLM、大模型推理、并行化策略、模型并行、分布式计算、GPU优化、推理吞吐量
摘要
本文系统解析了在 Python 中基于 vLLM 框架实现大语言模型（LLM）推理并行化的核心策略。通过结合 vLLM 的核心优化技术（如 PagedAttention、连续批处理）与分布式并行理论，从模型并行、数据并行、张量并行等多层次展开分析，涵盖理论基础、架构设计、实现细节及实际部署考量。内容兼顾专家级技术深度与入门级教学清晰度，提供生产级代码示例与性能调优指南，帮助开发者在多 GPU/多节点环境下最大化推理效率。
1. 概念基础
1.1 领域背景化
大语言模型（如 GPT-3、LLaMA、Llama 2）的参数量已突破千亿级，单 GPU 内存（通常 24-80GB）难以容纳完整模型权重，且高并发推理需求（如聊天机器人、API 服务）对吞吐量提出严苛要求。传统推理框架（如 Hugging Face Transformers）因内存管理低效、批处理静态化等问题，难以满足大规模部署需求。vLLM 作为专为 LLM 推理设计的高性能框架，通过 并行化策略 与 内存优化 两大核心技术，将推理吞吐量提升 10 倍以上（官方测试数据）。
