GPU推理框架本地部署生产级本地部署模型

vLLM（高性能推理框架） v0.9

vLLM系列 · vLLM 社区 · 2023-02发布

开源支持本地部署国内可直连有免费额度

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模型介绍

业界最流行的 LLM 推理与部署框架，PagedAttention 显存优化、连续批处理，吞吐量可达普通推理的数倍，是生产环境部署的首选。

模型基础信息

模型系列vLLM系列

开发机构vLLM 社区

发布时间2023-02

参数规模-

上下文窗口-

模型类型推理框架 / 工具

中文能力待评估

使用方式网页体验 / API调用 / 本地部署

免费额度与收费政策

完全免费开源

免费规则详情

vLLM 完全开源免费，可自由部署与商用。

收费标准简介

软件免费；成本以 GPU 服务器硬件与电费为主。

模型能力介绍

✅ 核心优势

PagedAttention 显存优化，吞吐量数倍于普通推理
一行命令启动 OpenAI 兼容生产服务
支持 AWQ / GPTQ 量化与多卡张量并行
社区活跃，适配主流开源模型

⚠️ 短板与局限

对显卡与 CUDA 环境有要�
需一定的工程运维能力
纯 CPU 场景不适用

🎯 适用场景

生产环境开源模型服务化
高并发 API 网关部署
企业私有化大模型平台
量化与多卡推理加速

模型使用教程

本章节整理 vLLM（高性能推理框架）的在线体验、API调用、本地部署全套入门教程，快速上手使用该模型。

适用：GPU 服务器（NVIDIA CUDA）、A100/H100 最佳。
单条命令启动 OpenAI 兼容服务，支持 Qwen、Llama、DeepSeek 等主流模型。
特性：PagedAttention 显存管理、流式输出、量化（AWQ/GPTQ）、多卡张量并行。

pip install vllm
vllm serve Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct --port 8000

要求：Python 3.9+，CUDA 11.8 / 12.1+。

pip install vllm

国内加速：

pip install vllm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

启动后即 OpenAI 兼容：

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct","messages":[{"role":"user","content":"你好"}],"max_tokens":128}'

环境：Python 3.9+，NVIDIA CUDA 11.8 / 12.1+。

pip install vllm
vllm serve Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct --port 8000

启动后即 OpenAI 兼容接口：

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct","messages":[{"role":"user","content":"你好"}],"max_tokens":128}'

多卡并行加参数：--tensor-parallel-size 2。

💡 使用小技巧

常用启动：vllm serve Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct --port 8000。

显存紧张可加 --quantization awq 加载量化版。

❓ 常见问题 FAQ

Q1：vLLM 和 Ollama 怎么选？

A1：生产高并发选 vLLM，个人体验选 Ollama。

Q2：需要什么硬件？

A2：NVIDIA CUDA GPU（A100 / H100 / 4090 等），Python 3.9+。

访问备注与注意事项

国内安装可用清华 PyPI 镜像加速
文档以 GitHub 为主