在大规模大语言模型推理服务的场景中，若需要实现高级定制化功能，例如自定义推理流程、集成特殊的预处理或后处理逻辑，推荐采用Kubernetes与vLLM相结合的方案。这种组合能够提供高效且灵活的推理服务，满足复杂业务需求。KServe作为强大的工具，进一步增强了扩展性，支持多样化的部署场景。通过使用自定义的Python预测器来部署vLLM，可以显著提升推理性能与服务质量，为用户提供更精准、更高效的体验。
本文探讨了大型语言模型技术的实际应用，特别是vLLM 0.6.0推理框架的性能优化。文章着重讨论了如何将训练完成的语言模型部署到实际应用中，并持续提升服务的吞吐性能，这是新兴企业在技术实践中需要解决的关键问题。
本文探讨了大模型技术实践的最新进展，特别关注了语言模型推理框架vLLM 0.6.0的性能优化。优刻得模型服务平台UModelVerse已经更新至vLLM 0.6.0版本，用户现在可以通过简单的点击操作，快速体验新版本vLLM带来的高效推理性能。文章结尾提供了详细的使用指南，帮助用户更好地利用这一新功能。
腾讯公司在自然语言处理（NLP）领域取得了重大突破，其开发的Hunyuan模型在性能上超越了Llama 3，成为新的领导者。为了进一步优化Hunyuan-Large模型的推理效率，腾讯推出了一款名为vLLM-backend的推理框架。该框架基于开源的vLLM框架进行了深度优化，新增的CLA（Cross-Layer Attention）结构显著减少了显存消耗，特别适用于处理超长文本数据。
中国科学技术大学（中科大）的研究团队在大型语言模型（LLM）的缓存优化领域取得了重要进展。他们提出了一种名为Ada-KV的技术，通过自适应预算分配算法优化键值（KV）缓存的驱逐策略，显著提升了模型的推理效率。这项技术已被集成到名为vLLM的框架中，标志着大模型压缩技术在实际应用中迈出了重要一步。
vLLM作为一个高效且用户友好的大规模语言模型推理和服务库，以其高性能、高效的内存管理和易于使用的特性脱颖而出。它不仅支持最先进的服务吞吐量，确保了快速处理大量请求的能力，还通过PagedAttention机制优化了attention计算中的key与value管理，从而显著减少了内存占用。此外，简洁的API设计使得开发者能够轻松集成并利用vLLM的强大功能。
