LMCache通过以下步骤与vLLM集成实现推理优化：
- 配置环境变量：设置实验功能开关、缓存分块大小（如256 tokens）、存储后端（如CPU）及内存限制（如5GB）。
- 启动vLLM实例：在vLLM初始化时，通过
KVTransferConfig指定LMCache作为键值连接器，并定义角色（如kv_both）。 - 自动缓存复用：运行vLLM时，LMCache会自动加载并复用已缓存的键值对，避免重复计算。
例如，以下代码展示了集成方式：
from vllm import LLM
from lmcache.integration.vllm.utils import ENGINE_NAME
ktc = KVTransferConfig(kv_connector="LMCacheConnector", kv_role="kv_both")
llm = LLM(model="meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct", kv_transfer_config=ktc)这种集成可显著降低延迟，尤其适用于长文本或多轮对话场景。
本答案来源于文章《LMCache：加速大语言模型推理的键值缓存优化工具》
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