vLLM与SGLang：LLM推理框架实战入门与优化技巧

1. 项目概述：LLM推理框架实战入门

去年在部署一个7B参数的行业大模型时，我第一次接触到vLLM这个推理框架。当时被它的连续批处理（continuous batching）技术惊艳到了——同样的A100显卡，吞吐量直接提升了3倍。这个Notebook练习就是基于这样的实战需求设计的，主要解决两个核心痛点：一是帮助开发者快速掌握主流LLM推理框架的部署技巧，二是通过可交互的代码示例理解底层优化原理。

当前主流的选择集中在vLLM和SGLang两个框架上。vLLM由加州大学伯克利分校团队开发，以其创新的PagedAttention内存管理机制著称；而SGLang则更擅长处理结构化生成任务，比如需要复杂逻辑控制的函数调用场景。本练习将使用Jupyter Notebook作为实验环境，这是目前AI工程领域事实标准的交互式开发工具。

重要提示：建议使用Python 3.9+环境和至少24GB显存的GPU设备（如RTX 3090/A10G），部分大模型示例需要调整batch_size参数适配低配硬件

2. 环境准备与工具链配置

2.1 基础环境搭建

推荐使用conda创建隔离的Python环境，避免依赖冲突。以下是经过实际验证的稳定版本组合：

bash复制conda create -n llm-inference python=3.9
conda activate llm-inference
pip install torch==2.1.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

对于Jupyter Notebook的配置，我习惯添加这些实用插件：

bash复制pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user

特别推荐启用"ExecuteTime"和"Variable Inspector"扩展，可以直观观察每个cell的资源消耗情况。

2.2 框架安装避坑指南

vLLM的安装容易出现CUDA版本冲突问题。如果遇到"Could not detect CUDA version"错误，尝试指定cuda-version参数：

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