vLLM 部署指南：提高大模型推理吞吐的关键设置

vLLM 通过连续批处理提升 GPU 利用率，适合多用户、请求长度不一致的大模型推理服务。部署时要先确定模型、上下文窗口和服务目标。

先设定显存边界

为模型权重、KV Cache 和运行时留出空间。显存利用率参数不能无限提高，否则高峰请求会触发 OOM；应基于压测结果逐步调整。

连续批处理需要真实流量验证

只用单请求测试无法体现 vLLM 的价值。使用不同输入和输出长度的并发请求，观察吞吐、首 Token 延迟、P95 延迟和拒绝率。

为生产服务准备观测

记录模型版本、请求队列、Token 吞吐和 GPU 指标。队列增长时可以限流、扩容或降低最大上下文，避免所有请求一起超时。

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