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怎样提升vLLM模型服务的吞吐量性能？

2025-08-21

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吞吐量优化方案

要提升vLLM模型服务的吞吐量，可通过以下方法实现：

使用预置方案：直接指定–profile high_throughput参数启用高吞吐量优化配置
调整并行参数：通过–tensor-parallel-size增加张量并行度（需多GPU支持）
量化优化：添加–quantization awq等量化参数减少显存占用
批处理优化：调整–max-num-batched-tokens和–max-num-seqs参数

注意事项：吞吐量提升可能增加延迟，需根据实际应用场景平衡。建议先用vllm-cli status监控GPU利用率，若发现显存瓶颈可考虑启用FP8量化（–quantization fp8）。对于MoE架构模型，应改用moe_optimized配置方案。

本答案来源于文章《vLLM CLI：使用 vLLM 部署大语言模型的命令行工具》

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