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vLLM 是目前最快的开源 LLM 推理框架之一，核心靠PagedAttention机制（类比操作系统的“分页内存”）高效管理 KV Cache，大幅提升吞吐量、降低延迟。

调优的核心目标很简单：在有限显存下，跑更快、塞更多请求、出结果更稳。下面从小白能上手的「纯配置调参」，到需要一点技术基础的「硬件/量化优化」，再到高阶的「框架/模型定制优化」，一步步讲明白。

一、 入门级调优：纯参数配置（小白零代码上手）

这一层不需要改任何代码，只需要在启动 vLLM 时加命令行参数，是性价比最高的调优手段，优先掌握。

1. 控制「请求批次」：核心参数max_num_batched_tokens

vLLM 是动态批处理框架，简单说就是把多个用户的请求“打包”一起算，提升 GPU 利用率。

• 参数作用：max_num_batched_tokens是单个批次能容纳的最大 token 总数（包含 prompt 输入 token + 生成 token）。
• 怎么调
  • 太小：批次里塞的请求少，GPU 没跑满，吞吐量低（单位时间处理的请求少）。
  • 太大：显存不够用，直接报CUDA out of memory错误。
• 小白实操：从保守值开始试。比如 A100 (40G) 跑 LLaMA-7B，先设--max-num-batched-tokens 2048，如果不爆显存，再逐步涨到 4096/8192；如果爆显存，就降到 1024。

2. 大模型必用：张量并行tensor-parallel-size

如果你的模型很大（比如 70B/175B），单张 GPU 装不下怎么办？用**张量并行（TP）**把模型参数拆到多张 GPU 上。

• 原理类比：把一本厚书拆成 2 本，2 个人各看一本，一起完成阅读任务。
• 怎么调：启动时加--tensor-parallel-size N，N是 GPU 数量（必须是 2 的幂：1/2/4/8