一、前言
将大语言模型集成至vllm，能够显著实现推理加速，让模型在处理任务时更加高效快捷，极大地提升了响应速度，减少用户等待时间。具体而言，一方面它能大幅提高吞吐量，vLLM 借助 PagedAttention巧妙地对attention中缓存的张量进行高效管理，从而达成比 HuggingFace Transformers 高出14 至 24 倍的惊人吞吐量；另一方面，还可以基于此构建与OpenAI-API 高度兼容的 API 服务，使得开发者能够以完全相同的方式和方法去便捷地调用语言模型功能，无需进行繁琐的调整和适配。
与此同时，当与 gunicorn 集成时，可以进一步实现 AI 服务在性能方面的优化提升；与 supervisor 集成则能够显著提升 AI 服务的稳定性，确保其在各种复杂情况下都能持续、可靠地运行，为用户提供稳定且优质的服务体验。
关键词：vLLM、qwen1.5-7b-chat、gunicorn、supervisor
二、术语介绍
2.1. vLLM
vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量，实现了比HuggingFace Trans
