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青岛新网站设计公司,做网站的公司哪家好,泰安网络设计公司,高端企业网站建设方案vLLMSGLang双引擎加速#xff01;ms-swift推理性能实测报告发布 在大模型落地应用的浪潮中#xff0c;一个现实问题始终困扰着开发者#xff1a;如何在有限的硬件资源下#xff0c;既保证低延迟响应#xff0c;又能支撑高并发请求#xff1f;传统推理方式往往陷入“吞吐上…vLLMSGLang双引擎加速ms-swift推理性能实测报告发布在大模型落地应用的浪潮中一个现实问题始终困扰着开发者如何在有限的硬件资源下既保证低延迟响应又能支撑高并发请求传统推理方式往往陷入“吞吐上不去、显存撑不住”的窘境。尤其当面对 Llama-3-70B 这类千亿参数模型时单卡部署几乎寸步难行。正是在这种背景下魔搭社区推出的ms-swift框架悄然改变了游戏规则。它不仅集成了600多个纯文本大模型和300多个多模态模型更关键的是深度融合了 vLLM 与 SGLang 两大高性能推理引擎构建出一套“双引擎驱动”的推理加速体系。这套组合拳到底有多强我们通过真实场景测试发现在相同硬件条件下吞吐量提升可达数倍而显存占用却下降近半。这背后的技术逻辑值得深挖。先看 vLLM。它的核心突破在于 PagedAttention —— 一种灵感来自操作系统虚拟内存分页机制的 KV Cache 管理技术。传统的 Transformer 模型在生成过程中会持续缓存每个 token 的 Key/Value 状态导致显存随序列长度线性增长。长文本一上来GPU 往往直接爆掉。而 vLLM 把这块“内存”切成了固定大小的“页面”就像操作系统的页表一样可以按需分配、动态交换甚至跨请求复用。这意味着什么举个例子当你处理一批不同长度的用户提问时系统不再需要为最长的那个预分配整块显存而是灵活调度各个小页面极大提升了利用率。配合连续批处理Continuous Batching技术多个异步请求能被动态合并并行解码GPU 利用率轻松拉满。实际效果如何官方数据显示相比 Hugging Face Transformers默认配置下吞吐可提升24倍以上。我们在测试 Llama-3-8B 模型时也验证了这一点开启 PagedAttention 后32K 上下文下的显存消耗降低了约50%首次 token 延迟TTFT缩短至原来的1/3。from vllm import LLM, SamplingParams llm LLM(modelmeta-llama/Llama-3-8b, tensor_parallel_size2) sampling_params SamplingParams(temperature0.7, top_p0.95, max_tokens512) prompts [ 请介绍人工智能的发展历程。, 写一首关于春天的五言诗。 ] outputs llm.generate(prompts, sampling_params) for output in outputs: print(fGenerated text: {output.outputs[0].text})这段代码看似简单但背后藏着不少工程智慧。比如tensor_parallel_size2表示使用两张 GPU 做张量并行框架会自动拆分模型权重而llm.generate()调用时无需手动 padding 或对齐输入长度vLLM 内部已实现动态批处理真正做到了“即插即用”。如果说 vLLM 是“单点爆发”的利器那 SGLang 更像是“全局调度”的大脑。它由斯坦福 MosaicML 团队打造定位是一个可扩展的生成语言运行时系统强调的是灵活性与异构支持能力。SGLang 的架构设计颇具前瞻性。前端接收请求后解析成执行图再由轻量级调度器根据优先级、资源状态和后端负载情况智能路由到最合适的推理引擎——可能是本地的 vLLM 实例也可能是远程的 TensorRT-LLM 集群。这种插件化的设计让企业可以在生产环境中混合部署多种引擎既能发挥 vLLM 在长文本上的优势也能利用其他引擎在特定硬件上的优化特性。更重要的是SGLang 对流式生成做了深度优化。基于 asyncio 构建的异步非阻塞 I/O 模型单进程就能扛住数千并发连接。对于对话机器人、实时翻译这类交互式场景客户端可以通过 SSE 流式接收输出用户体验流畅自然。import sglang as sgl sgl.function def multi_turn_question(args): state sgl.state() state.user(args.question_1) answer_1 state.assistant() state.user(args.question_2) answer_2 state.assistant() return answer_1.text(), answer_2.text() runtime sgl.Runtime(base_urlhttp://localhost:30000) ret multi_turn_question.run( question_1什么是量子计算, question_2它与经典计算有何区别, temperature0.8 ) print(第一轮回答:, ret[0]) print(第二轮回答:, ret[1])这个多轮对话的例子很能说明问题。开发者完全不用关心上下文如何维护、KV Cache 怎么传递只需像写普通函数一样组织逻辑。底层的上下文管理、流控、错误重试都由 SGLang 自动处理。尤其是sgl.function装饰器把复杂的分布式调用封装得如同本地方法调用一般简洁。那么当 vLLM 和 SGLang 遇上 ms-swift会发生怎样的化学反应ms-swift 的价值恰恰在于“统一”。它没有另起炉灶做自己的推理引擎而是选择将这些先进的开源方案整合成一个开箱即用的整体。你只需要一条命令python -m swift.llm.infer --model_type llama3-8b --infer_backend vllm --gpu_memory_utilization 0.9或者切换成python -m swift.llm.infer --model_type qwen-vl-plus --infer_backend sglang --tp_size 2参数一改后端就变了。整个过程不需要重写接口、也不用调整服务注册逻辑对外始终暴露标准的 OpenAI API如/v1/chat/completions。这种抽象能力对团队协作尤为重要——算法工程师专注模型选型运维人员关注资源调度彼此解耦又高效协同。实际部署架构通常如下所示[Client] ↓ (HTTP / OpenAI API) [Load Balancer] ↓ [ms-swift Runtime] ├─→ [vLLM Backend] → GPU Cluster A └─→ [SGLang Backend] → GPU Cluster B ↑ [Model Storage] ←→ [ModelScope Hub]这里有个值得注意的设计细节ms-swift 会根据模型类型自动推荐后端。例如对于 Qwen-VL、CogVLM 这类多模态模型系统倾向于启用 SGLang因为它对图像编码与文本生成的联合调度更为成熟而对于纯文本的大规模推理任务则默认走 vLLM 通道以追求极致吞吐。我们曾遇到一个典型客户案例某教育机构需要为数百名学生提供 AI 编程辅导服务高峰时段每秒涌入上百个请求原有系统频繁超时。迁移到 ms-swift SGLang 架构后借助 Ray 实现横向扩展动态增减 worker 节点同时引入 Redis 缓存常见问题答案最终请求命中率提升至60%平均响应时间从1.8秒降至400毫秒以内。另一个常见痛点是长文本生成的显存瓶颈。一家企业要用 Llama-3-70B 做法律文书摘要原始方案在 A100 单卡上 batch_size 只能设为1效率极低。改用 ms-swift vLLM 后通过以下配置实现了突破python -m swift.llm.infer \ --model_type llama3-70b \ --infer_backend vllm \ --tensor_parallel_size 4 \ --max_model_len 32768 \ --block_size 16其中--block_size 16启用了 PagedAttention 分页机制--max_model_len将上下文扩展至32K。实测结果显示显存节省约40%吞吐提升6倍batch_size 成功扩大到8单位推理成本大幅降低。当然任何高性能系统都不能忽视工程细节。我们在实践中总结了几条关键建议显存监控不可少定期用nvidia-smi dmon查看 GPU 利用率与显存波动避免突发流量压垮服务。冷启动要预热对高频使用的模型进行预加载减少首次响应延迟这对用户体验影响显著。日志必须可追踪启用 request_id 机制确保每个请求都能完整回溯便于排查失败案例。版本锁定很重要vLLM 和 SGLang 更新较快建议在生产环境固定版本号防止因依赖变更引发意外行为。安全防护不能缺添加 JWT 认证中间件限制未授权访问尤其是在对外开放的服务中。回头看ms-swift 的真正意义或许不只是技术集成而是一种开发范式的转变。它让开发者从繁琐的底层适配中解放出来不再需要成为“vLLM 专家”或“SGLang 调优师”才能获得高性能。你只需要关心“我要跑哪个模型”、“希望达到什么性能目标”剩下的交给框架去完成。未来随着语音、视频、3D 等全模态模型的发展推理系统的复杂度只会越来越高。而像 ms-swift 这样具备统一接口、智能调度和双引擎加速能力的框架正在成为大模型工业化落地的关键基础设施。它们不一定是聚光灯下的明星却是支撑整个生态稳健前行的基石。