vLLM 推理性能优化实验与分析
该文章详细探讨了如何通过优化vLLM框架来提升Qwen3-4B大型语言模型在Tesla T4 GPU上的推理性能。实验中,我评估了不同配置对关键性能指标的影响,包括首次生成Token时间(TTFT)、端到端延迟(E2EL)和请求吞吐量。结果表明,结合前缀缓存(prefix caching)、分块预填充(chunked prefill)以及调整批处理Token数量(max-num-batched-tokens=8192)能显著改善模型性能。尤其在模拟Agent场景下的自定义数据集测试中,这些优化措施成功将TTFT大幅降低约64%,同时提升了请求和输出Token的吞吐量。最终,文章提供了一套推荐的最佳vLLM部署配置,旨在最大化长上下文模型的推理效率和用户体验。 阅读更多