VLLM推理框架：内存优化与高效解码技术

VLLM（Very Large Language Model）是一个专门针对大规模语言模型推理设计的框架，旨在解决现有语言模型如自回归模型在处理大规模输入时面临的显存瓶颈问题。VLLM的核心创新之一是采用了PagedAttention技术，这是一种受操作系统虚拟内存和分页概念启发的方法。传统的自回归模型（如Transformer）会将所有keys和values（KVcache）存储在连续的显存中，这导致了显存浪费。PagedAttention通过将KVcache划分为固定大小的块，实现了非连续内存空间中的连续数据管理，显著降低了显存浪费，将内存利用率提升到接近理论最优，从而支持更大的batch size，提高GPU的并行计算效率。 在VLLM中，LLMbatching是一种特别的技术，它允许在一次推理过程中处理多个连续或非连续的prompt输入，提高了吞吐量。然而，这种批量处理方法并非简单地堆叠请求，而是具有迭代性，因为部分请求可能会提前完成并释放资源，可能导致后续请求需要重新调整资源分配。因此，LLMbatching的实施需要考虑请求的顺序和依赖性，以确保高效利用硬件资源。 尽管VLLM在性能上表现出色，比HuggingFace的Transformers和Text Generation Inference（TGI）有显著优势，但在使用上存在一些限制。首先，它对某些预训练模型的适配器（如LoRA和QLoRA）支持不足，这意味着用户可能需要额外的工作来将现有的模型架构与VLLM兼容。其次，VLLM目前缺乏权重量化功能，这可能会影响模型在资源受限环境下的部署效率。 安装VLLM通常涉及到下载GitHub仓库的代码，遵循官方文档中的指南进行配置和编译。离线推理是在本地环境中预先计算模型输出，适用于资源充足的环境。而在线服务的启动则涉及到部署模型到服务器，以供实时请求处理，同时需要考虑如何高效地启动和管理服务，包括内存管理和请求调度。 VLLM是为大规模语言模型推理优化的框架，通过PagedAttention和LLMbatching技术提供高效的内存管理和并行计算，但在使用时需注意其对特定模型适配和权重量化的局限。为了充分利用VLLM的优势，开发者需要根据具体需求和场景选择合适的配置和策略。