开源模型应用落地-知识巩固-如何正确搭建生产级AI服务（一）
一、前言
将大语言模型集成至vllm，能够显著实现推理加速，让模型在处理任务时更加高效快捷，极大地提升了响应速度，减少用户等待时间。具体而言，一方面它能大幅提高吞吐量，vLLM 借助 PagedAttention巧妙地对attention中缓存的张量进行高效管理，从而达成比 HuggingFace Transformers 高出14 至 24 倍的惊人吞吐量；另一方面，还可以基于此构建与OpenAI-API 高度兼容的 API 服务，使得开发者能够以完全相同的方式和方法去便捷地调用语言模型功能，无需进行繁琐的调整和适配。
（图片来源网络，侵删）
与此同时，当与 gunicorn 集成时，可以进一步实现 AI 服务在性能方面的优化提升；与 supervisor 集成则能够显著提升 AI 服务的稳定性，确保其在各种复杂情况下都能持续、可靠地运行，为用户提供稳定且优质的服务体验。
关键词：vLLM、qwen1.5-7b-chat、gunicorn、supervisor
二、术语介绍
2.1. vLLM
vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量，实现了比HuggingFace Trans
免责声明：我们致力于保护作者版权，注重分享，被刊用文章因无法核实真实出处，未能及时与作者取得联系，或有版权异议的，请联系管理员，我们会立即处理! 部分文章是来自自研大数据AI进行生成,内容摘自(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理! 图片声明：本站部分配图来自人工智能系统AI生成,觅知网授权图片,PxHere摄影无版权图库和百度，360，搜狗等多加搜索引擎自动关键词搜索配图，如有侵权的图片，请第一时间联系我们，邮箱：ciyunidc@ciyunshuju.com。本站只作为美观性配图使用,无任何非法侵犯第三方意图,一切解释权归图片著作权方,本站不承担任何责任。如有恶意碰瓷者,必当奉陪到底严惩不贷!
