一、vLLM：面向大模型的高效推理框架

1. 核心特点

• 专为推理优化：专注于大模型（如GPT-3、LLaMA）的高吞吐量、低延迟推理。
• 关键技术：
• PagedAttention：类似操作系统内存分页管理，将KV缓存分割为固定大小的块，减少显存碎片，支持超长上下文（如100K Token）。
• 连续批处理（Continuous Batching）：动态合并不同长度的请求，GPU利用率提升2-3倍。
• 量化支持：集成AWQ（激活感知权重量化），8-bit量化下精度损失<1%。
• 开源生态：支持HuggingFace模型库无缝接入，提供REST API和Python SDK。

2. 应用场景

• 云端推理服务：单节点多卡部署，支持高并发请求（如ChatGPT类应用）。
• 长文本处理：法律文档分析、长对话场景（如客服历史记录总结）。
• 低成本部署：通过量化技术降低显存需求（如70B模型在24G显存卡运行）。

3. 性能对比

二、Ray：分布式计算通用框架

1. 核心特点

• 统一分布式编程模型：通过简单API（@ray.remote）实现任务并行化。
• 核心组件：
• Ray Cluster：动态扩缩容的分布式计算集群。
• Ray Tune：超参数优化库，支持分布式训练任务调度。
• Ray Serve：模型服务框架，支持多模型版本A/B测试。
• 弹性容错：任务失败自动重试，节点故障无缝恢复。

2. 应用场景

• 分布式训练：协调多节点训练任务（如PyTorch DDP + Ray集群管理）。
• 数据处理流水线：ETL任务并行化（如千亿级Token的数据清洗）。
• 复杂推理流水线：多模型协作（如RAG流程：检索→重排序→生成）。

3. 性能优势

三、vLLM与Ray在大模型部署中的协同应用

1. 分布式推理架构示例

# 使用Ray部署vLLM多节点推理集群
from ray import serve
from vllm import AsyncLLMEngine

@serve.deployment(num_replicas=4, ray_actor_options={"num_gpus": 2})
class VLLMDeployment:
    def __init__(self):
        self.engine = AsyncLLMEngine(
            model="meta-llama3-70B",
            tensor_parallel_size=2,  # 单副本内2卡张量并行
        )

    async def generate(self, prompt: str):
        return await self.engine.generate(prompt)

# 启动集群
ray.init(address="auto")
serve.run(VLLMDeployment.bind())

2. 关键技术协同

3. 典型应用案例

• 企业级问答系统：
• 架构：Ray协调检索模型（ColBERT） + vLLM运行生成模型（LLaMA-3）。
• 性能：QPS提升3倍，响应延迟<500ms（1亿级知识库）。
• 多模态推理服务：
• 流程：Ray调度图像特征提取（CLIP） → vLLM生成图文描述（CogVLM）。
• 成本：GPU利用率从40%提升至75%。

四、框架对比与选型建议

选型建议：

• 若需求为纯推理性能优化，优先选择vLLM。
• 若需复杂分布式系统构建（如训练+推理混合负载），采用Ray为核心框架，集成vLLM作为推理引擎。
• 混合架构：用Ray管理集群资源和任务流，vLLM处理模型推理，兼顾灵活性与性能。

通过合理组合两者，可构建高效、弹性的大模型服务系统。