vLLM部署QWQ推理速度与并发超越ollama
vLLM部署工具：QWQ推理性能的“新引擎” 在AI推理加速领域，vLLM作为后起之秀，正以颠覆性的方式改写游戏规则。相比传统HuggingFace Transformers，其吞吐量可提升高达24倍——而且无需对模型架构进行任何修改。这得益于其独创的PagedAttention算法，该算法重新定义
vLLM部署工具：QWQ推理性能的“新引擎”
在AI推理加速领域，vLLM作为后起之秀，正以颠覆性的方式改写游戏规则。相比传统HuggingFace Transformers，其吞吐量可提升高达24倍——而且无需对模型架构进行任何修改。这得益于其独创的PagedAttention算法，该算法重新定义了注意力机制中键值缓存的管理方式，并充分挖掘了多核CPU和GPU的潜力。
如果将vLLM与当前流行的ollama进行对比，vLLM在输出速度、并发支持和稳定性方面几乎全面领先。目前也未发现安全问题，作为后端接口服务非常可靠。但另一方面，vLLM会占用服务器上所有GPU显存，无法在同一台机器上部署其他服务。而ollama的部署门槛极低，这也是它在DeepSeek热潮中频繁被提及的原因。因此，对于个人用户来说，ollama可能更便捷。
核心内容可归纳为以下三点：
- vLLM与HuggingFace Transformers的性能差异
- vLLM的PagedAttention算法与多核优化
- vLLM与ollama的部署差异及适用场景
vLLM本地环境配置
要体验vLLM的高速性能，环境配置需跟上。版本方面，必须使用最新的0.7.3——只有该版本才支持在思考过程中添加
pip install vllm==0.7.3
我所使用的Python版本为3.8，硬件为A40显卡（40G显存版本）。
模型权重下载与获取
下载模型时，考虑到网络因素，推荐从阿里魔塔社区获取QWQ模型。首先安装modelscope库，然后使用其snapshot_download函数直接拉取，更加便捷：
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('qwen/QWQ-32B')
vLLM部署与运行模型
vLLM环境准备就绪后，使用以下命令启动API服务：
/root/miniconda3/envs/vllm/bin/python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name qwq-32b --model /root/.cache/modelscope/hub/qwen/QWQ-32B
参数解释：
- 模型路径：
--model /root/.cache/modelscope/hub/qwen/QWQ-32B - 模型名称：
--served-model qwq-32b
写在最后
2025年，AI创新呈现井喷之势，几乎每天都有新技术涌现。可以确信的是，AI并非替代人类，而是帮助我们摆脱重复性工作，将精力集中在更具创造性的任务上。探索大模型落地的无限可能，这条道路才刚刚启程。
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