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怎样提升生产环境中的大语言模型推理吞吐量？

2025-08-30
AI答疑
1.2 K

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
  • 动态批处理：设置max_batch_size合并用户请求（需确保模型支持batch inference）
  • 流式传输：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：

  1. 安装vLLM依赖：pip install vllm
  2. 在setup()中初始化LLM实例（指定half精度节省显存）
  3. 使用generate()替代常规推理，配置max_tokens控制生成长度

特别注意：

  • 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

本答案来源于文章《LitServe：快速部署企业级通用AI模型推理服务》

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样提升生产环境中的大语言模型推理吞吐量？
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