从客户服务到尖端应用，大语言模型（LLM）正在重塑各行各业，释放出巨大的创新机遇。然而，这种潜力也伴随着挑战：高计算成本和复杂性。部署 LLM 通常需要昂贵的硬件和复杂的管理，这使得许多企业组织无法获得高效、可扩展的解决方案。但是，如果您能在不花太多钱的情况下利用 LLM 的强大功能，会怎么样？模型压缩与 vLLM 的高效推理功能强强联合，造就一种颠覆性的解决方案，有助于各种规模的企业降低成本并加快部署速度。
对速度（和效率）的需求
大规模运行 LLM 并非易事。这些模型需要功能强大但价格昂贵的硬件，导致基础架构支出攀升并带来运维难题。随着聊天机器人或多模型工作流等实时应用的兴起，这种压力进一步加剧，对响应速度和负担能力提出了更高的要求。借助优化技术，不仅能降低成本，还可以节省工程时间、缩短开发周期，让团队专注于战略优先事项，而不是硬件问题。
LLM 压缩：实现高效推理的关键
模型压缩技术直面这些挑战，在不影响推理性能的前提下，有效降低了 LLM 的资源需求。两项出色的技术引领变革：
- 量化：将高精度权重转换为低位格式（如 FP8、INT8、INT4 等），从而大幅降低内存和计算需求。Neural Magic 对量化 LLM 进行了 500,000 次评估，结果显示推理速度平均提升了 2-4 倍，而准确率仅下降了 0.5-1%（恢复率超 99%）。
- 稀疏化：该技术可修剪冗余参数，使模型更精简、速度更快。连接更少，意味着存储和处理需求更少，从而简化部署并降低成本。
为了推动这一愿景的实现，红帽近期收购了 LLM 压缩领域的领导者 Neural Magic，进一步强化了其在任何硬件上实现快速、高效推理的承诺。在过去的一年里，Neural Magic 利用先进的量化技术对 Granite、Llama、Mistral、Qwen 等热门模型进行了优化。这些可直接进行推理的开源模型可在 Hugging Face 上获取。
对于实际优化需求，开源 LLM Compressor 库提供：
- 一组丰富的权重和激活量化算法
- 与 Hugging Face 模型和存储库的集成
- 支持安全张量，这是一种用于安全存储张量的简单格式，可与 vLLM 兼容
- 通过 Accelerate 处理大型模型
- 支持经过验证的算法，如 GPTQ、SmoothQuant、SparseGPT 等
vLLM：简化不同硬件的推理过程
压缩是成功的一半，另一半需要高性能推理引擎的支持。vLLM 应运而生，这是一个从零开始构建的开源库，旨在提供更快、更灵活的 LLM 服务。vLLM 诞生于加州大学伯克利分校，在 GitHub 上已获得近 40,000 颗星，深受学术界和工业界的青睐。它不仅追求速度，更致力于让 LLM 部署变得切实可行、可扩展且触手可及。vLLM 的独特优势如下：
- 高性能：vLLM 借助 PagedAttention（通过动态管理键值缓存来优化大型模型的内存）等技术，提供比 Hugging Face Transformers 等传统框架更高的吞吐量，并且延迟开销接近于零。这意味着从聊天机器人到实时分析，您的应用能够快速响应并更轻松地实现扩展。点击此处和此处查看最近的 vLLM 基准测试。
- 广泛的硬件兼容性：从 NVIDIA 和 AMD GPU 到 Google TPU、Intel Gaudi、AWS Neuron 甚至 CPU，vLLM 都能适应您的设置。它针对各种加速器进行了优化，让您能够利用现有基础架构或选择经济高效的方案，而无需重新配置工具。点击此处查看各种量化方法支持的硬件。
- 动态批处理和可扩展性：vLLM 的高级请求处理功能可动态批处理传入的查询，最大限度地利用资源，而无需手动调优。对于客户支持机器人或多用户 AI 平台这类需求波动难以预测的高流量场景，这点尤为重要。
- 简化部署：vLLM 通过与 OpenAI 的 API 格式兼容的内置服务端点，简化了 LLM 管理。只需发布一条命令（
vllmserve [your model here]）即可实现部署模型，从而减少运维开销，让您的团队能够专注于创新，而不是基础架构。这是获取生产就绪型解决方案的捷径。 - 专家级可定制性：除了简单易用外，vLLM 还为高级用户提供了 hook，如自定义分词器、模型分片和微调优化标志等，这使其成为助力工程师突破 LLM 应用边界的灵活工具。
- 开源且由社区驱动：在 Linux 基金会和蓬勃发展的社区的支持下，vLLM 提供透明度、快速功能更新和丰富的支持。行业领导者和研究人员不断做出贡献，这有助于 vLLM 保持领先地位，而丰富的文档则有效缩短了学习曲线。
vLLM 与压缩模型搭配使用，创造了一个速度更快、更经济实惠且更易于管理的端到端管道。无论您是部署单个聊天机器人，还是为庞大的 AI 生态系统赋能，vLLM 都可以根据您的目标进行扩展，在提供高性能的同时降低复杂性。
核心结论：采用优化与 vLLM 的组合方案
LLM 有可能带来竞争优势，尤其是当您能够掌控其成本和复杂性时。借助优化和 vLLM，您能够实现该目标，将潜力转化为利润和运维效率。您有望降低运维成本（如节省 40-50% 的 GPU 资源），通过简化部署缩短上市时间，并通过实时响应提高客户满意度。无论您是要扩大初创公司的规模，还是领导一家企业，这套组合方案都能让您更智能、更经济地部署 AI！
效果就是最好的证明。一家热门游戏公司采用 Neural Magic 的 INT8 量化 Llama 70B 和 vLLM，为每日数十万次代码生成任务提供支持，以每个词元 50 毫秒的响应速度实现每秒 10 次查询。通过将 GPU 使用量减半，该公司在不影响性能的情况下将基础架构成本削减了 50%。
立即开始使用
准备好利用经过优化的 LLM 和 vLLM 的强大功能了吗？具体方法如下：
- 探索优化模型：点击此处深入了解 Hugging Face 上预先优化的 LLM，随时可进行即时部署。
- 优化您自己的模型：使用 LLM Compressor 来试验压缩技术，并根据您的需求定制模型。
- 试用 vLLM：运行示例推理，亲身体验它的速度和简便性。
对于生产就绪型解决方案，红帽专家可以为您提供指导。 联系我们，了解我们如何帮助您的企业高效、有效地利用 LLM。
关于作者
Saša Zelenović is a Principal Product Marketing Manager at Red Hat, joining in 2025 through the Neural Magic acquisition where he led as Head of Marketing. With a passion for developer-focused marketing, Sasa drives efforts to help developers compress models for inference and deploy them with vLLM. He co-hosts the bi-weekly vLLM Office Hours, a go-to spot for insights and community around all things vLLM.
