vLLM 镜像文档

1. 镜像概述和主要用途

vLLM 是一个高性能的大型语言模型(LLM)服务库，基于 PagedAttention 高效注意力算法实现。该 Docker 镜像封装了 vLLM 的核心构建版本，提供便捷、可移植的部署方案，用于快速搭建高性能 LLM 推理服务。

主要用途：

• 部署高性能 LLM 推理服务
• 构建基于 LLM 的应用程序后端
• 进行 LLM 性能测试和基准测试
• 开发和调试 LLM 相关应用

2. 核心功能和特性

性能优化

• 基于 PagedAttention 技术，显著提高内存效率
• 支持连续批处理(Continuous Batching)，提升吞吐量
• 优化的 KV 缓存管理，减少内存占用
• 支持张量并行，可在多 GPU 上扩展

模型支持

• 兼容 Hugging Face Transformers 模型格式
• 支持多种开源 LLM，包括 Llama 系列、GPT-2、GPT-NeoX 等
• 支持量化模型(INT4/INT8)，降低资源需求
• 支持自定义模型配置

服务能力

• 提供 REST API 和 gRPC 接口
• 支持流式输出(Streaming)响应
• 兼容 OpenAI API 格式，易于集成
• 内置 Prometheus 指标监控

3. 使用场景和适用范围

适用场景

• 生产环境 LLM 服务部署
• 开发和测试 LLM 应用程序
• 构建 AI 助手、聊天机器人等对话系统
• 文本生成、摘要、翻译等 NLP 任务
• 学术研究和性能评估

硬件要求

• 最低配置：单 GPU(8GB 显存)
• 推荐配置：NVIDIA GPU(A10, A100, L4 等)，16GB+ 显存
• 支持多 GPU 部署，提升并发处理能力
• 需安装 NVIDIA 容器工具包(nvidia-docker)

4. 使用方法和配置说明

基本使用

拉取镜像

bash
docker pull vllm/vllm:latest

基本启动命令

bash
docker run --gpus all -p 8000:8000 vllm/vllm:latest \
  --model ***/opt-13b \
  --port 8000

Docker Compose 部署

创建 docker-compose.yml 文件：

yaml
version: '3'
services:
  vllm:
    image: vllm/vllm:latest
    runtime: nvidia
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - MODEL_PATH=meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
      - PORT=8000
      - MAX_BATCH_SIZE=32
    volumes:
      - ./models:/models
      - ./cache:/root/.cache/huggingface/hub
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]

启动服务：

bash
docker-compose up -d

关键配置参数

启动参数

环境变量

高级用法示例

使用量化模型

bash
docker run --gpus all -p 8000:8000 vllm/vllm:latest \
  --model TheBloke/Llama-2-7B-Chat-AWQ \
  --quantization awq \
  --port 8000

多 GPU 部署

bash
docker run --gpus all -p 8000:8000 vllm/vllm:latest \
  --model meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --port 8000

本地模型部署

bash
docker run --gpus all -p 8000:8000 \
  -v /path/to/local/model:/models/local-model \
  vllm/vllm:latest \
  --model /models/local-model \
  --port 8000

启用 OpenAI 兼容 API

bash
docker run --gpus all -p 8000:8000 vllm/vllm:latest \
  --model meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf \
  --port 8000 \
  --api-key secret-key \
  --served-model-name llama-2-7b-chat

API 使用示例

文本生成请求

bash
curl http://localhost:8000/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "Hello, my name is",
    "max_tokens": 128,
    "temperature": 0.7
  }'

流式输出请求

bash
curl http://localhost:8000/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "Write a story about AI.",
    "max_tokens": 200,
    "stream": true
  }'

5. 监控和日志

访问指标

vLLM 内置 Prometheus 指标，可通过 /metrics 端点访问：

http://localhost:8000/metrics

主要指标包括：

• vllm_requests_total: 总请求数
• vllm_requests_success_total: 成功请求数
• vllm_requests_failed_total: 失败请求数
• vllm_batch_size: 当前批处理大小
• vllm_queue_length: 请求队列长度

查看日志

bash
docker logs -f <container_id>

6. 故障排除

常见问题解决

1. 内存不足错误

   • 降低 --gpu-memory-utilization 值
   • 使用量化模型 (--quantization)
   • 减少 --max-batch-size

2. 模型下载失败

   • 配置 Hugging Face 访问令牌: --hf-token <token>
   • 手动下载模型并挂载到容器
   • 检查网络连接

3. 性能不佳

   • 增加 --max-batch-size
   • 调整 --gpu-memory-utilization
   • 确保使用支持的 GPU (计算能力 ≥ 7.0)

4. 端口冲突

   • 更改 --port 参数
   • 映射到主机的不同端口: -p 8001:8000