vLLM 高吞吐优化实战：连续批处理与显存管理调优

系列导读你现在看到的是《vLLM 高吞吐推理服务实战：从入门到生产级部署》的第5/10篇，当前这篇会重点解决：从源码层面拆解 vLLM 的“吞吐魔法”，给出可复现的调优参数组合，让读者直接提升 2-3 倍吞吐。上一篇回顾：第 4 篇《vLLM 离线批量推理：高效处理大规模文本任务》主要聚焦 揭示 vLLM 离线模式在数据清洗、内容审核等批量场景中的“隐藏”优势，附实测性能数据。 下一篇预告：第 6 篇《vLLM 多 GPU 与分布式推理：从单卡到多节点》会继续展开 打破“显存不够就换卡”的思维，教会读者用多卡/多节点低成本部署大模型，附扩展效率实测。全系列安排vLLM 初探：为什么它是大模型推理的“加速引擎”？vLLM 安装与模型加载避坑指南：从 pip 到 DockervLLM API 深度解析：兼容 OpenAI 的推理接口vLLM 离线批量推理：高效处理大规模文本任务vLLM 高吞吐优化实战：连续批处理与显存管理调优（本文）vLLM 多 GPU 与分布式推理：从单卡到多节点vLLM 生产化部署：负载均衡、监控与高可用架构vLLM 显存泄漏与 OOM 深度排查：从日志到火焰图vLLM 量化推理实战：GPTQ、AWQ 与 FP8 的选择与调优vLLM 实战总结：架构演进、常见陷阱与未来展望导语：从“跑起来”到“跑得快”在上一篇文章《vLLM 离线批量推理：高效处理大规模文本任务