主要观点总结
本文介绍了vLLM推理引擎的框架执行流程（v0.1.2），包括其核心技术如PagedAttention和连续批处理技术，并进行了代码级别的分析。vLLM使用PagedAttention技术提升句子生成速度，并包含多个用于实际服务的要素，例如使用Ray Cluster实现多集群环境中的稳定服务，以及利用Megatron LM的并行性处理大型模型和数据。文章详细描述了vLLM的整体架构、使用方式、组件关系、LLMEngine、Worker和Scheduler的执行流程，并解释了PagedAttention的分配和交换策略，以及单查询注意力等关键部分。
关键观点总结
关键观点1: vLLM的框架执行流程
vLLM利用PagedAttention技术提升句子生成速度，并包含多个用于实际服务的要素，如使用Ray Cluster和Megatron LM的并行性。
关键观点2: vLLM的架构与组件
vLLM的架构包括LLMEngine、Worker、Scheduler等组件，用于分布式处理、管理PagedAttention区块和KV Cache，并通过调度器改变生成顺序。
关键观点3: 使用方式
vLLM支持在线和离线两种方式，通过LLM类初始化模型、创建kv cache，并使用generate()函数生成句子。
关键观点4: PagedAttention技术
PagedAttention技术用于提升内存效率，当GPU内存不足时，以交换到CPU内存的方式，稳定管理中间计算过程。
关键观点5: 注意力计算
vLLM对Key和Value值进行注意力计算后，将其存储在缓存中，并对照缓存和生成标记应用单查询注意力。
文章预览
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/710927181 本文主要介绍vLLM推理引擎 的框架执行流程 (v0.1.2)，相关文章： vLLM源码之PagedAttention（持续更新） 引用 本文内容主要源于： https:// tech.scatterlab.co.kr/v llm-implementation-details/ 。 （https://tech.scatterlab.co.kr/vllm-implementation-details/） https:// docs.google.com/present ation/d/1QL-XPFXiFpDBh86DbEegFXBXFXjix4v032GhShbKf3s/edit#slide=id.g24ad94a0065_0_209 ，vLLM的meetup slides （https://docs.google.com/presentation/d/1QL-XPFXiFpDBh86DbEegFXBXFXjix4v032GhShbKf3s/edit#slide=id.g24ad94a0065_0_209） 感谢 @lipi 提供该技术博客的原网址。 随着 LLM 时代的到来，为服务开发和研究了多种优化方法。今天，我们将分析 vLLM，其性能比 Hugging Face 提高了 24 倍。 请注意，本文分析的内容基于 vLLM 刚发布时的实现版本 (v0.1.2) ，因此可能存在一些已更改的部分。其中包含了大量深入乃至代码级别的知
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