vLLM 实战教程汇总，从环境配置到大模型部署，中文文档追踪重磅更新

随着大语言模型（LLM）逐步走向工程化与规模化部署，其推理效率、资源利用率以及硬件适配能力正成为影响应用落地的核心问题。2023 年，加州大学伯克利分校的研究团队开源 vLLM，通过引入 PagedAttention 机制对 KV 缓存进行高效管理，显著提升模型吞吐量与响应速度，在开源社区迅速走红。截至目前，vLLM 在 GitHub 上已突破 46k stars，是大模型推理框架中的明星项目。

2025 年 1 月 27 日，vLLM 团队发布 v1 alpha 版本， 在过去近两年的开发基础上对核心架构进行系统性重构。此次更新的 v1 版本核心在于执行架构的全面重构， 引入隔离式 EngineCore，专注模型执行逻辑，采用多进程深度整合，通过 ZeroMQ 实现 CPU 任务并行化多进程深度整合，显式分离 API 层与推理核心，极大提升了系统稳定性。

同时，引入统一调度器（Unified Scheduler），具备调度粒度细、支持 speculative decoding、chunked prefill 等特性，**在保持高吞吐量的同时提升延迟控制能力。

                        VLLM v1 的多进程处理架构及数据流向图

此外，vLLM v1 突破性采用无阶段调度设计， 优化了用户输入和模型输出 token 的处理方式，简化了调度逻辑。该调度器不仅支持分块预填充（chunked prefill）和前缀缓存（prefix caching），还能够进行推测解码（speculative decoding），有效提高推理效率。

                              不同请求的调度分配过程

缓存机制的优化是另一大亮点。vLLM v1 实现了 zero-overhead 前缀缓存（prefix caching）， 即使在缓存命中率极低的长文本推理场景下，也能有效避免重复计算，提升推理一致性与效率。

        无前缀缓存（紫色）与有前缀缓存（绿色） 在不同缓存命中率下的吞吐量

根据下图可以看出，vLLM v1 与 v0 版本相比，吞吐量提升了高达 1.7 倍，尤其在高 QPS 情况下，性能提升更为显著。需要注意的是，作为 alpha 阶段版本，vLLM v1 当前仍处于活跃开发中，可能存在稳定性与兼容性问题，但其架构演进方向已明确指向高性能、高可维护性与高度模块化，为后续团队快速开发新功能奠定了坚实的基础。

             Llama 不同版本模型下 vLLM V0 与 V1 的延迟-QPS 关系对比

就在上个月，vLLM 团队还进行了一次小版本更新，重点提升了模型兼容性与推理稳定性。本次更新的 vLLM v0.8.5 版本引入了对 Qwen3 与 Qwen3MoE 模型的首日支持，新增融合 FP8_W8A8 MoE 内核配置，修复了多模态场景中的关键错误，进一步增强生产环境下的性能鲁棒性。

为了帮助大家更高效地上手 vLLM，小编整理了一系列实用教程与模型案例，涵盖从基础安装到推理部署的完整流程， 帮助大家快速入门与深度理解，感兴趣的小伙伴快来动手体验吧！

更多 vLLM 中文文档及教程可访问：

https://vllm.hyper.ai/

基础教程

1 . vLLM 入门教程：零基础分步指南

在线运行： https://go.hyper.ai/Jy22B

该教程逐步展示了如何配置和运行 vLLM，提供 vLLM 的安装、模型推理、启动 vLLM 服务器以及如何发出请求的完整入门指南。

2 . 使用 vLLM 对 Qwen2.5 推理

在线运行：https://go.hyper.ai/SwVEa

该教程详细展示了如何对一个 3B 参数的大语言模型的进行推理任务，包括模型的加载、数据的准备、推理过程的优化，以及结果的提取和评估。

3 . 使用 vLLM 加载大模型,进行少样本学习

在线运行： https://go.hyper.ai/OmVjM

该教程为使用 vLLM 加载 Qwen2.5-3B-Instruct-AWQ 模型进行少样本学习，详细解释了如何通过检索训练数据获取相似问题构建对话，利用模型生成不同输出，推断误解并结合相关方法进行整合排名等操作，实现从数据准备到结果提交的完整流程。

4 . 将 LangChain 与 vLLM 结合 使用教程

在线运行： https://go.hyper.ai/Y1EbK

本教程围绕将 LangChain 与 vLLM 结合使用展开，旨在简化并加速智能 LLM 应用程序开发，涵盖从基础设置到高级功能应用的多方面内容。

大模型部署

1 . 使用 vLLM 部署 Qwen3-30B-A3B

发布机构： 阿里巴巴 Qwen 团队

在线运行： https://go.hyper.ai/6Ttdh

Qwen3-235B-A22B 在代码、数学、通用能力等基准测试中，表现出与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 相媲美的能力。值得一提的是，Qwen3-30B-A3B 的激活参数数量仅为 QwQ-32B 的 10%，但表现更胜一筹，甚至像 Qwen3-4B 这样的小模型也能匹敌 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。

2 . 使用 vLLM 部署 GLM-4-32B

发布机构： 智谱 AI、清华大学

在线运行：https://go.hyper.ai/HJqqO

GLM-4-32B-0414 在代码工程、工件生成、函数调用、基于搜索的问答和报告生成方面均取得了良好的效果。特别是在代码生成或特定问答任务等几个基准测试中，GLM-4-32B-Base-0414 实现了与 GPT-4o 和 DeepSeek-V3-0324（671B)）等较大模型相当的性能。

3 . 使用 vLLM 部署 DeepCoder-14B-Preview

发布机构： Agentica 团队、Together AI

在线运行： https://go.hyper.ai/sYwfO

该模型基于
DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-14B，通过分布式强化学习（RL）进行了微调。它拥有 140 亿参数，在 LiveCodeBench v5 测试中达到了 60.6% 的 Pass@1 准确率，性能与 OpenAI 的 o3-mini 相当。

4 . 使用 vLLM 部署 Gemma-3-27B-IT

发布机构： MetaGPT 团队

在线运行： https://go.hyper.ai/0rZ7j

Gemma 3 是一款多模态大模型，能够处理文本和图像输入并生成文本输出，其预训练变体和指令调优变体均提供开放的权重，适用于各种文本生成和图像理解任务，包括问答、摘要和推理。其相对较小的尺寸使得它们能够在资源有限的环境中部署。本教程使用 gemma-3-27b-it 作为演示进行模型推理。

更多应用

1 . OpenManus + QwQ-32B 实现 AI Agent

发布机构： MetaGPT 团队

在线运行： https://go.hyper.ai/RqNME

OpenManus 是由 MetaGPT 团队于 2025 年 3 月推出的开源项目，旨在复刻 Manus 的核心功能，为用户提供无需邀请码、可本地化部署的智能体解决方案。QwQ 是 Qwen 系列的推理模型，相比传统指令调优模型，QwQ 具备思考和推理能力，在下游任务尤其是难题上能取得显著性能提升。本教程基于 QwQ-32B 模型和 gpt-4o 为 OpenManus 提供推理服务。

2 . RolmOCR 跨场景极速 OCR 开源识别新基准

发布机构： Reducto AI

在线运行： https://go.hyper.ai/U3HRH

RolmOCR 是基于 Qwen2.5-VL-7B 视觉语言模型开发的开源 OCR 工具。它能快速且低内存地从图片和 PDF 中提取文字，优于同类工具 olmOCR。RolmOCR 无需依赖 PDF 元数据，简化流程并支持多种文档类型，如手写笔记和学术论文。

以上就是小编为大家准备的 vLLM 相关的教程，感兴趣的小伙伴速来亲自体验吧！

为了帮助国内用户更好地理解和应用 vLLM，HyperAI超神经的社区志愿者已协作完成首个 vLLM 中文文档，现已完整上线至 hyper.ai。 内容涵盖模型原理、部署教程与版本解读，为中文开发者提供系统化的学习路径与实用资源。

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