近日，vLLM項目宣布正式成為PyTorch生態系統的一部分，標志著該項目與PyTorch的合作進入了一個全新的階段。本文將從以下幾個方面進行介紹，特別提醒：安裝方案在第四個部分，可選擇性閱讀。

vLLM項目概述

vLLM的成就與實際應用

支持流行模型

安裝與使用vLLM

總結

一，vLLM項目概述

vLLM是一個為大型語言模型（LLMs）設計的高吞吐量、內存高效的推理和服務引擎。該項目最初基于創新的PagedAttention算法構建，如今已經發展成為一個全面的、最先進的推理引擎。vLLM社區不斷為其添加新功能和優化，包括流水線并行處理、分塊預填充、推測性解碼和分離服務。

二，vLLM的成就與實際應用

自發布以來，vLLM獲得了超過31,000個GitHub星標，這一成就證明了其受歡迎程度和社區的活力。vLLM與PyTorch的深度集成，使其能夠支持包括NVIDIA GPU、AMD GPU、Google Cloud TPU在內的多種硬件后端，確保了跨平臺的兼容性和性能優化。

在今年的亞馬遜Prime Day，vLLM在向數百萬用戶提供快速響應中發揮了關鍵作用。它在三個區域的80,000個Trainium和Inferentia芯片上，每分鐘處理了300萬個令牌，同時保持了P99延遲在1秒以內的首次響應。這意味著，當客戶與亞馬遜應用中的Rufus聊天時，他們實際上是在與vLLM互動。

三，支持流行模型

vLLM與領先的模型供應商緊密合作，支持包括Meta LLAMA、Mistral、QWen和DeepSeek在內的流行模型。特別值得一提的是，vLLM作為首發合作伙伴，首次啟用了LLAMA 3.1（405B）模型，展示了其處理復雜和資源密集型語言模型的能力。

四，安裝與使用vLLM

安裝vLLM非常簡單，用戶只需在命令行中運行：

pip install vllm

vLLM既可以作為OpenAI API兼容服務器運行，也可以作為一個簡單的函數使用。以下是如何使用vLLM生成文本的示例代碼：

vllm serve meta-llama/Llama-3.1-8B

將vLLM作為簡單函數運行：

from vllm import LLM, SamplingParams

五，總結

隨著vLLM的加入，PyTorch生態系統更加強大，為LLM服務帶來了便捷和高效。期待vLLM在未來解鎖更多創新，推動AI技術的普及和發展

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審核編輯 黃宇