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标签。建议使用conda创建新的虚拟环境隔离，然后一条命令即可完成安装：

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。