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利用 ‘vLLM’ 的原生集成：解析如何通过 OpenAI 兼容接口让 LangChain 直接驱动高性能私有集群

利用 vLLM 的原生集成：解析如何通过 OpenAI 兼容接口让 LangChain 直接驱动高性能私有集群 各位技术同仁、编程爱好者，大家好！ 在当今人工智能浪潮中，大型语言模型（LLM）无疑是核心驱动力。然而，随着模型规模的爆炸式增长，我们面临着一系列挑战：高昂的API调用成本、潜在的数据隐私风险、以及对模型行为和推理性能缺乏精细控制。为了应对这些挑战，许多企业和开发者开始转向私有化部署大型语言模型。 今天，我们将深入探讨一个兼顾性能、成本、隐私和灵活性的强大组合：vLLM 驱动的私有 LLM 集群，并通过其 OpenAI 兼容接口，让 LangChain 这一流行的 LLM 应用开发框架能够无缝地直接驱动它。这不仅能让我们在本地或私有云环境中运行高性能模型，还能充分利用 LangChain 提供的强大编排能力，构建复杂的 LLM 应用。 1. 传统 LLM 集成的痛点与私有部署的崛起 在深入技术细节之前，我们首先要理解为什么我们需要这样的集成。传统上，我们与 LLM 交互的方式大多是通过调用 OpenAI、Anthropic、Google 等云服务商提供的 API。这种方式虽然 …

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深入 `vLLM` 加速：利用 PagedAttention 实现 LangChain 应用的 10 倍并发吞吐提升

引言：大型语言模型推理的性能瓶颈与挑战 大型语言模型（LLMs）的爆发式发展，已经彻底改变了我们与机器交互的方式。从智能客服到代码生成，从内容创作到知识问答，LLMs正在以前所未有的速度渗透到各个行业和应用场景中。随之而来的是一个严峻的挑战：如何高效、经济地提供LLM推理服务，尤其是在面对高并发请求时。 传统的LLM推理服务模式，往往面临着以下几个核心问题： 高延迟与低吞吐：每次请求都需要完整的模型推理，即使是小批量处理，也难以充分利用GPU资源。在并发场景下，请求通常需要排队等待，导致平均延迟飙升，系统吞吐量受限。 GPU内存浪费：LLMs在推理过程中会生成并存储大量的键值缓存（KV Cache），用于加速后续token的生成。传统方法通常为每个请求分配一块连续且固定的内存区域来存储KV Cache。然而，由于请求的序列长度是动态变化的，这种预分配策略会导致严重的内存碎片化和GPU内存利用率低下。当批次中存在短序列时，预留给长序列的内存区域大部分时间处于空闲状态；当所有序列都较长时，又可能因内存不足而无法批处理更多请求。 调度效率低下：传统的批处理（Batching）策略，无论是静态 …

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vLLM中的自动前缀缓存（Automatic Prefix Caching）：RadixAttention算法的实现细节

vLLM 中的自动前缀缓存：RadixAttention 算法实现细节 各位同学，大家好！今天我们要深入探讨 vLLM 中一项关键的优化技术：自动前缀缓存，以及支撑这项技术的核心算法 RadixAttention。vLLM 作为高性能的 LLM serving 引擎，能够显著提升推理吞吐量和降低延迟。自动前缀缓存是 vLLM 实现高效 serving 的基石之一。 1. 前缀缓存的必要性：LLM 推理的瓶颈 在理解 RadixAttention 之前，我们需要先了解前缀缓存的意义。大型语言模型 (LLM) 的推理过程通常是自回归的，即一次生成一个 token。对于每个新 token 的生成，模型都需要重新计算整个序列的 attention，这会导致大量的重复计算，尤其是当序列长度较长时。 考虑这样一个场景：我们要生成一段长文本，已经生成了 "The quick brown fox"。接下来，模型需要根据这四个 token 计算 attention，生成第五个 token，比如 "jumps"。然后，要生成第六个 token，模型又需要重新计算 & …

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vLLM的核心技术PagedAttention：解决KV Cache显存碎片化与吞吐量瓶颈的机制

vLLM核心技术：PagedAttention机制详解 各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨vLLM的核心技术——PagedAttention，一种旨在解决KV Cache显存碎片化与吞吐量瓶颈的创新机制。在大模型推理场景下，KV Cache（Key-Value Cache）用于存储Transformer层中Key和Value的中间表示，是影响推理速度和显存利用率的关键因素。PagedAttention通过巧妙地管理KV Cache，显著提升了大模型的推理性能。 一、KV Cache与性能瓶颈 在传统的Transformer推理中，每当处理一个新的token，都需要将Key和Value向量存储在显存中。随着序列长度的增加，KV Cache的体积也随之线性增长。对于长序列推理，KV Cache很容易占据大量的显存空间，导致OOM（Out Of Memory）错误。 此外，传统的KV Cache管理方式容易造成显存碎片化。例如，当处理不同长度的序列时，会频繁地分配和释放KV Cache空间，导致显存中出现许多不连续的小块空闲空间。这些碎片化的空间无法有效地被利用，进一步降低了显存利用率。 …

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