📘 vLLM 性能基准测试与调优报告
🧑🏫
30 章 · 从入门到实战
01
vLLM 概述
什么是vLLM、PagedAttention、高效内存管理，与传统推理框架对比
02
环境搭建与部署
硬件选型、pip/源码安装、启动OpenAI API、Docker部署
03
基准测试方法论
吞吐量/延迟/TTFT/TPOT，工具选择(vllm-bench,wrk,locust)，场景设计
04
单模型基准测试
LLaMA-7B测试、吞吐量与延迟、Batch Size影响、报告生成
05
多模型并发测试
多GPU多实例、Locust模拟并发、资源争抢与性能隔离
06
关键参数调优（上）
max_num_seqs, max_model_len, gpu_memory_utilization 原理与实践
07
关键参数调优（下）
block_size, swap_space, trust_remote_code 对性能稳定性的影响
08
调度策略优化
FCFS/优先级调度，延迟优化，实验对比不同策略
09
量化与精度调优
AWQ/GPTQ量化、FP16 vs INT8、困惑度评估、加载量化模型
10
前缀缓存 (Prefix Caching)
原理、多轮对话/RAG场景、吞吐量提升实测、限制
11
连续批处理 (Continuous Batching)
机制、与静态批处理对比、效率最大化、实测数据
12
分布式推理（上）
张量并行(TP)原理、tensor_parallel_size配置、通信开销与扩展性
13
分布式推理（下）
流水线并行(PP)、PP与TP组合、LLaMA-70B部署实践
14
推理引擎后端选择
PyTorch/TensorRT-LLM/FasterTransformer 对比与切换
15
内存优化技巧
KV Cache优化、flash_attn、显存碎片减少、吞吐量变化
16
网络与I/O优化
gRPC vs HTTP、请求批处理、连接池、减少延迟实战
17
监控与日志
Prometheus指标、结构化日志(JSON)、Grafana仪表盘
18
错误排查与稳定性
OOM/CUDA错误、重试熔断、Graceful Shutdown配置
19
性能调优实战案例（一）
高并发在线聊天机器人 · 降低P99延迟 · 前后对比
20
性能调优实战案例（二）
离线批量文本生成 · 最大化吞吐量 · 调优步骤
21
性能调优实战案例（三）
RAG知识库问答 · 平衡延迟与吞吐量 · 前缀缓存+连续批处理
22
自动化基准测试框架
Python自动化脚本、参数化测试、Matplotlib/Seaborn可视化
23
报告生成与解读
HTML/PDF报告、吞吐量-延迟曲线、资源利用率、团队展示
24
vLLM 与 Kubernetes 集成
K8s部署、HPA自动扩缩容、资源限制与请求配置
25
多模态模型支持
LLaVA、Qwen-VL支持、多模态推理性能与调优注意事项
26
安全与权限控制
API密钥认证、速率限制、白/黑名单、防滥用/DDoS
27
版本升级与兼容性
版本演进、Breaking Changes、回滚、Hugging Face兼容
28
社区与生态
GitHub社区、插件(vllm-ascend/rocm)、贡献代码与Issue
29
未来展望
Roadmap、Speculative Decoding、Medusa、AI推理未来
30
综合实战项目
从零搭建完整流水线：环境、基准测试、调优、报告、部署