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深入探究 Python 领域 vLLM 的核心功能：让大模型推理像高铁一样高效

关键词：vLLM、大语言模型推理、PagedAttention、连续批处理、GPU 优化

摘要：大语言模型（LLM）的推理效率一直是工业落地的“卡脖子”问题——传统推理框架在高并发、长文本场景下常出现延迟飙升、GPU 资源浪费。本文将以“技术拆解+实战演示”的方式，深入解析 Python 领域明星框架 vLLM 的核心功能，从底层原理到代码实战，带你理解它如何让大模型推理像高铁一样“又快又稳”。即使你是大模型推理的新手，也能通过生活类比和代码示例轻松掌握核心逻辑。

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背景介绍

目的和范围

随着 ChatGPT 掀起的“全民大模型”热潮，从企业级对话系统到个人 AI 助手，大模型推理的需求呈指数级增长。但传统推理框架（如 Hugging Face Transformers）在面对“多用户并发请求”“超长文本生成”时，常出现“GPU 忙闲不均”“内存碎片严重”“延迟忽高忽低”等问题。本文聚焦 vLLM 这一专为大模型优化的高性能推理框架，覆盖其核心功能的原理、实现和实战应用，帮助开发者快速掌握“让大模型跑更快”的关键技术。<