利用LitServe+vLLM实现高性能LLM服务
大语言模型推理面临内存占用高、响应延迟显著的问题，通过以下技术组合优化：
- vLLM集成：采用PagedAttention技术（文章末段案例），支持Llama等模型的KV缓存优化，吞吐量提升4-6倍
- Dynamic Batch Processing: Settings
max_batch_size合并用户请求（需确保模型支持batch inference） - streaming：对长文本生成启用
stream=True模式，边生成边传输首令牌延迟降低80%
实操方案：
- 安装vLLM依赖：
pip install vllm - exist
setup()中初始化LLM实例（指定half精度节省显存） - utilization
generate()替代常规推理，配置max_tokens控制生成长度
Special attention:
- GPU内存不足时可启用
--quantization awq参数进行4bit量化 - 云端部署建议配合Lightning Studios实现自动扩缩容
This answer comes from the articleLitServe: Rapidly Deploying Enterprise-Grade General AI Model Reasoning ServicesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升生产环境中的大语言模型推理吞吐量？
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