深入解析 vLLM：高性能 LLM 服务框架的架构之美（一）原理与解析

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2.4.1处理请求的流程，引用更好的流程图	2025.02.11
首发	2025.02.08

深入解析 vLLM：高性能 LLM 服务框架的架构之美（一）原理与解析
深入解析 vLLM：高性能 LLM 服务框架的架构之美（二）调度管理

1. vLLM 整体代码架构

1.1 vLLM 的设计目标与特点

vLLM 是一个高性能的大语言模型服务框架。在大语言模型日益普及的今天，如何高效地提供推理服务成为一个重要挑战。传统的服务框架在处理并发请求时往往会遇到性能瓶颈、内存管理效率低下等问题。vLLM 正是为解决这些关键挑战而生。

在性能优化方面，vLLM 最大的创新在于引入了突破性的 PagedAttention 机制。这项技术巧妙地将传统的连续注意力计算改造为基于页的形式，使得 GPU 内存的利用效率得到极大提升。通过精心设计的连续批处理机制，vLLM 能够充分利用 GPU 算力，显著提升推理速度。

说到内存效率，vLLM 采用了独特的动态内存管理方案。通过对 KV Cache 的动态管理和页式存储，它能够有效减少内存碎片，提高内存利用率。这就像是在有限的空间里实现了"完美俄罗斯方块"，让每一块内存都物尽其用。

在并发处理能力上，vLLM 表现同样出色。它采用灵活的调度策略，能够同时处理大量并发请求，并通过动态负载均衡确保资源的最优分配。这种设计让 vLLM 能够轻松应对高并发场景，就像一个经验丰富的交通指挥官，让所有请求都能高效有序地通行。

作为一个服务框架，vLLM 的架构设计非常灵活。它不仅支持单机部署，还能轻松扩展到分布式环境。框架兼容主流的 LLM 模型，并提供简洁的 API 接口，大大降低了开发者的使用门槛。

在实际应用中，vLLM 展现出了令人印象深刻的性能表现。相比传统方案，它能够将推理服务的吞吐量提升 2-4 倍，同时显著降低请求延迟。这种性能提升不仅体现在数据上，更为用户带来了明显的体验改善。

对开发者而言，vLLM 提供了完善的工具支持。从简单的集成方式，到丰富的监控指标和调优选项，都体现了框架在易用性方面的深思熟虑。这使得开发者能够快速上手，并根据实际需求进行灵活调整。

1.2 核心组件概览

vLLM 的系统架构由几个关键组件构成，它们各司其职又相互协作，共同支撑起整个服务框架。让我们深入了解每个组件的核心功能：

Engine 是整个系统的中枢，负责协调其他组件的工作。它就像一个指挥家，统筹管理着模型加载、请求分发、结果收集等核心流程。Engine 接收用户请求后，会将其转化为内部任务，并交由其他组件处理。

Worker 是实际执行推理计算的工作单元。每个 Worker 都可以独立处理分配给它的计算任务，就像工厂中的熟练工人。在分布式部署时，多个 Worker 可以并行工作，大大提升系统的处理能力。

Scheduler 是 vLLM 的调度大脑，它的主要职责是合理分配计算资源和管理请求队列。通过精心设计的调度算法，Scheduler 能够权衡不同请求的优先级、资源需求和系统负载，确保系统高效运转。

BlockManager 负责内存资源的精细化管理。它采用块式管理策略，将 GPU 内存划分为多个块，并通过智能的分配和回收机制，最大化内存使用效率。这就像是一个经验丰富的仓库管理员，让每一寸空间都得到充分利用。

PagedAttention 是 vLLM 最具创新性的组件。它重新设计了注意力机制的实现方式，引入页式管理的概念，使得 KV Cache 的管理更加灵活高效。这项技术显著提升了推理性能，是 vLLM 性能优势的关键所在。

CacheEngine 专注于缓存策略的实现。它通过智能的缓存机制，减少重复计算，提升响应速度。就像是系统的记忆库，能够快速调用常用的计算结果。

这些组件通过精心设计的接口相互配合，形成了一个高效协同的整体。每个组件都可以独立优化和扩展，这种模块化的设计既保证了系统的灵活性，也便于维护和升级。

1.3 系统架构与工作流程

vLLM 的系统架构采用了模块化设计，各个组件之间通过清晰的接口进行交互。下面这张架构图展示了各个核心组件及其关系：

当用户发起一个推理请求时，整个处理流程是这样的：首先，请求会经由 Engine 接收和解析。Engine 会对请求进行初步处理，包括参数验证、格式转换等。这就像是前台接待员，确保所有进入系统的请求都是规范的。

接下来，Engine 会将请求交给 Scheduler 进行调度分析。Scheduler 会根据当前系统的负载状况、可用资源情况，为这个请求制定处理计划。它会考虑多个因素：是否有空闲的 Worker？内存资源是否充足？是否需要进行批处理优化？这个过程就像是一个经验丰富的项目经理，在有限的资源下做出最优的任务分配。

在执行阶段，Worker 承担着最重要的计算任务。它们在 Scheduler 的指挥下，有条不紊地进行模型推理计算。这时，BlockManager 会密切配合，确保所需的内存资源能够及时到位。如果发现内存不足，BlockManager 会启动交换机制，像变魔术一样腾出空间来。

PagedAttention 在这个过程中发挥着关键作用。它创新性地使用页式管理方式处理注意力计算，使得长序列推理变得更加高效。这就像是给计算过程装上了"加速器"，显著提升了处理速度。

CacheEngine 则在整个过程中不断优化性能。它会智能地缓存一些计算结果，在遇到相似请求时直接复用，避免重复计算。这就像是系统的"备忘录"，能够快速提供历史经验。

最后，处理结果会再次回到 Engine，由它负责结果的整理和返回。整个过程环环相扣，每个组件都各司其职又紧密协作，共同确保了请求处理的高效性。

在分布式部署场景下，这个架构还能轻松扩展。多个 Worker 节点可以并行工作，Scheduler 会自动协调它们的任务分配，就像是一个指挥交响乐团的指挥家，让所有乐器都能配合得天衣无缝。

2. vLLM 处理请求的流程

一个请求在 vLLM 中的生命周期是一个精心编排的过程，涉及多个组件的协同工作。主要实现在 vllm/engine/llm_engine.py 和 vllm/engine/ray_worker.py 中。

2.1 初始化并加载模型权重

如上图所示，vLLM 的初始化过程包括模型加载、模型参数初始化、KV Cache 预分配等关键步骤。
vLLM需要初始化并加载模型权重，支持从HF Hub加载模型，也支持从本地加载模型。在加载过程中，vLLM将模型权重加载到GPU中，以便后续推理在GPU运行。

2.2 估计KV Cache的物理块数量

在模型部署的初始化阶段，vLLM 会通过一个模拟实验步骤来决定 GPU 和 CPU 上可以分配的 KV cache 物理块数量，确保后续推理时的内存分配不会导致显存溢出。这个步骤在 vLLM 中被称为 determine_num_available_blocks。

首先，在启动 LLMEngine 时，系统会进行一个 “假数据模拟” 来测量模型的内存使用情况。它通过构造假数据并执行一次模拟前向推理，来观察 GPU 上模型运行时的峰值内存需求。在这次前向推理中，系统不使用 KV cache，而是单纯地模拟模型推理所需的基本内存。这种方式可以帮助确定整个推理过程会占用多少显存，从而为后续的内存分配提供依据。

在完成内存需求的测量后，vLLM 会使用测得的内存数据来计算可分配给 KV cache 的显存总量。具体来说，分配给 KV cache 的显存等于 GPU 总显存减去在不使用 KV cache 时推理所占用的显存（包括模型本身和推理过程中的中间数据）。这样可以确保显存分配合理，不会因为内存不足而导致 OOM（Out Of Memory）错误。

接下来，通过计算显存中可以分配的物理块数量，vLLM 会确定 GPU 上可以使用的 KV cache 数量。物理块的大小由用户定义，包括多个参数，例如 block_size、num_heads、head_size、num_layers 以及数据类型的大小（如 fp16 对应的字节数是 2）。计算公式会依据这些参数来估算单个物理块的大小，然后根据剩余显存估算出可以分配的物理块总数。

2.3 预分配 KV Cache

在确定好 KV cache 块的大小之后，vLLM 会进行显存的预分配，以确保后续推理过程中有足够的内存来存储 KV cache。这一过程的核心是创建空的张量（empty tensor），并将它们直接分配到 GPU 上，从而锁定一定的显存空间专门用于 KV cache。这种显存预分配的方式能够避免推理过程中频繁的动态内存分配，提升系统的稳定性和推理效率。

预分配的显存专门用于 KV cache，因此在 vLLM 初始化后，你可能会注意到显存的占用比单纯加载模型时要多一些。这是因为这些额外的显存已经被预先分配给了 KV cache，确保它们在推理时不会受到其他任务的影响。通过这种显存的预先规划和锁定，系统在处理推理请求时能够更高效地管理内存资源，避免了推理阶段因显存分配不足而出现的瓶颈。

2.4 处理请求

2.4.1 请求到达 LLMEngine

这种图展示了 vLLM 引起国内的工作流程，可以把它理解为一些列处理请求的步骤。我们分成两部分来看：异步(async)和同步(sync)流程。

异步流程

1. API-Server 接受请求：当用户发送请求时，API 服务器首先会接收到这些请求并解析其中的参数。这些参数告诉系统后续进行什么样的处理。
2. 生成请求参数(async_args)：API-Server 会根据请求参数生成一个 async_args 对象，它包含了请求的详细信息，比如模型 ID、输入文本、推理参数等。
3. 请求加入队列：请求加入队列后，会等待调度器调度。
4. 引擎主循环开始(run_engine_loop)：在异步流程中，引擎主循环会不断从队列中获取请求，并进行处理。
5. 处理请求(get_new_and_abort_requests)：在处理过程中，系统会检查新的请求以及是否有请求被终止，确保每个请求被及时处理。
6. 执行推理步骤(engine_step): engine 开始处理请求，决定哪个请求可以执行。
7. 异步步骤完成(add_request_async): 将请求传递到 LLMEngine
8. 请求加入调度(add_seq_group): 将请求包装为 seq_group 对象，并加入调度器
9. 返回调度结果(sche_output): 调度执行，对 waiting,running, swapped 队列中的请求进行调度，返回调度结果，等待模型推理。
10. 单步推理(step_async): 模型推理，生成一个step 的输出结果。
11. 引擎推理(engine_step): 引擎推理，处理请求，生成一个step 的输出结果。
12. 模型推理(execute_model_req): model_executor 执行推理，生成一个step 的输出结果。
13. 结果返回(return_output): 将结果返回给 AsyncLLMEngine，包装为 request_output 对象。
14. 返回结果(return_output_async): 回抛结果
15. 流式输出(stream_output): 流式输出结果
16. 请求完成(request_done): 请求完成，流式将结果返回API-Server。

同步流程
同步流程相对简单，主要是在执行过程中直接返回结果：

1. 初始化(init): 同步流程开始时，系统会初始化所有必要的参数和资源。
2. 请求处理(add_request): 此时，系统直接处理请求并开始执行。
3. 推理计算(step): 系统会一步一步地处理推理任务，直到完成。
4. 生成并返回结果(output): 处理完成后，系统会直接返回推理结果。

总体来说，vLLM 的工作流程就像一个工厂，API 服务器像一个接收原材料的入口，它把请求交给引擎进行处理，处理的方式有两种：一种是异步的，一种是同步的。每个请求都会经过一系列步骤，最终模型给出答案。

2.4.2 调度器的任务

在请求进入调度器后，Scheduler 会根据当前的资源情况（如可用的 KV 缓存块）来决定如何执行任务。调度器维护了三个请求队列：

• Waiting Queue：等待执行的请求。
• Running Queue：当前正在处理的请求。
• Swapped Queue：由于显存不足而被暂时置换出去的请求。

调度器会判断是否有足够的内存块可以分配给新的 tokens。如果有足够的可用 KV 块，则请求从等待队列移动到正在运行的队列（waiting → running）；如果内存不足，调度器会将一些运行中的请求交换到 CPU 内存（running → swapped），以腾出空间让新请求进入运行队列。

2.4.3 Worker 执行推理

当请求进入运行队列后，Scheduler 会将任务分发给多个 Worker。每个 Worker 在 GPU 上运行，负责实际的推理计算。在这一过程中，CacheEngine 会按照调度器的指示管理缓存块，包括在 GPU 和 CPU 之间交换内存块，确保内存资源得到高效利用。此外，CacheEngine 还会对共享缓存块执行写时复制（copy-on-write），以确保数据的一致性和高效性。

2.4.4 模型的推理过程

每个 Worker 中的 Worker.model 模块负责加载并执行模型推理。在这个过程中，它会依赖 PagedAttention 来实现高效的注意力计算。PagedAttention 是优化的注意力机制实现，适用于大规模的 Transformer 模型，并使用诸如 xformers 或 FlashAttention 等技术来加速推理。

此外，模型的其他部分（例如线性层、量化层等）也进行了优化，以便在分布式执行和张量并行的情况下达到最高性能。在推理阶段，Sampler 会负责选择下一个生成的 token，使用贪心算法、随机采样或者 Beam Search 等策略。

2.4.5 请求的完成和结果返回

推理完成后，结果会被发送回 LLMEngine。LLMEngine 会对生成的 tokens 进行 detokenization，将它们转换回可读的文本，并最终将生成的结果流式地返回给用户。这一流程使得生成的结果可以尽快交付给用户，而无需等待整个请求的完全完成。

整个请求的处理流程由 LLMEngine 进行协调调度，通过 Scheduler 管理内存和资源的有效利用，Worker 在 GPU 上执行具体的推理计算，最终将结果流式地返回给用户。

3. vLLM 输入数据的预处理

在 vLLM 处理用户请求之前，需要对输入数据进行一系列预处理操作，以确保数据能够被模型正确处理。这个过程就像是将原始材料加工成标准化的零件，为后续的推理计算做好准备。

3.1 Tokenization 处理

Tokenization 是输入预处理的第一道关卡。vLLM 使用与原始语言模型相同的分词器，将输入文本转换为模型可以理解的 token 序列。主要实现在 vllm/engine/llm_engine.py 和 vllm/engine/tokenizer.py 中。

这个过程包含几个关键步骤：

1. 文本规范化：首先对输入文本进行清理和标准化，包括处理特殊字符、统一空白字符等。这就像是将各种形状的原料整理成统一的形态。

2. 分词处理：使用模型对应的 tokenizer 将文本切分成 token。这个过程会考虑词频、语义完整性等因素，就像是将长木材切割成大小合适的木块。

3. 批处理优化：vLLM 创新性地实现了动态批处理机制。它会智能地将多个请求的 token 组合在一起处理，就像是将多个订单的相似零件放在一起加工，显著提升处理效率。

3.2 Prompt 模板与格式化

vLLM 支持灵活的 prompt 模板系统，帮助用户更好地构造输入。相关实现在 vllm/engine/arg_utils.py 和 vllm/engine/sampling_params.py 中：

1. 模板定义：用户可以预定义不同场景的 prompt 模板，包括系统提示、用户输入、历史对话等部分。

2. 变量替换：模板中的变量可以动态替换，使得同一个模板能够适应不同的输入场景。

3. 格式验证：系统会自动检查填充后的 prompt 是否符合预期格式，确保输入的规范性。

3.3 输入验证与优化

为了确保系统稳定性和性能，vLLM 会对输入进行全面的验证和优化：

1. 长度检查：验证输入是否超过模型的最大上下文长度，必要时进行截断或分段处理。

2. 特殊标记处理：自动添加或处理模型所需的特殊标记（如开始符、结束符等）。

3. 资源评估：预估处理该输入所需的计算资源和内存需求，为后续调度做准备。(实现在 vllm/engine/llm_engine.py 中的 add_request 方法)

4. 缓存优化：分析输入是否能够利用已有的 KV Cache，提前进行优化决策。(实现在 vllm/core/block_manager.py 中)

3.4 深入解析 add_request

接下来我们将深入分析 LLMEngine 的请求处理流程。通过 LLMEngine.add_request 方法接收到的请求会经过一系列预处理、调度、执行和输出处理步骤。

def add_request(self,request_id: str,prompt: Optional[PromptType] = None,params: Optional[Union[SamplingParams, PoolingParams]] = None,arrival_time: Optional[float] = None,lora_request: Optional[LoRARequest] = None,trace_headers: Optional[Mapping[str, str]] = None,prompt_adapter_request: Optional[PromptAdapterRequest] = None,priority: int = 0,*,inputs: Optional[PromptType] = None,  # DEPRECATED
) -> None:
"""Add a request to the engine's request pool.The request is added to the request pool and will be processed by the
scheduler as `engine.step()` is called. The exact scheduling policy is
determined by the scheduler.Args:request_id: The unique ID of the request.prompt: The prompt to the LLM. See :class:`~vllm.inputs.PromptType`for more details about the format of each input.params: Parameters for sampling or pooling.:class:`~vllm.SamplingParams` for text generation.:class:`~vllm.PoolingParams` for pooling.arrival_time: The arrival time of the request. If None, we usethe current monotonic time.trace_headers: OpenTelemetry trace headers.priority: The priority of the request.Only applicable with priority scheduling.Details:- Set arrival_time to the current time if it is None.- Set prompt_token_ids to the encoded prompt if it is None.- Create `n` number of :class:`~vllm.Sequence` objects.- Create a :class:`~vllm.SequenceGroup` objectfrom the list of :class:`~vllm.Sequence`.- Add the :class:`~vllm.SequenceGroup` object to the scheduler.Example:>>> # initialize engine>>> engine = LLMEngine.from_engine_args(engine_args)>>> # set request arguments>>> example_prompt = "Who is the president of the United States?">>> sampling_params = SamplingParams(temperature=0.0)>>> request_id = 0>>>>>> # add the request to the engine>>> engine.add_request(>>>    str(request_id),>>>    example_prompt,>>>    SamplingParams(temperature=0.0))>>> # continue the request processing>>> ...
"""

首先，add_request 方法接受了多个参数，其中关键的参数包括：

• request_id：每个请求的唯一标识符，用于跟踪和调度。
• prompt：请求的提示词，通常是用户输入的自然语言文本，定义了生成任务的起点。
• params：这是生成任务的参数，可能是 SamplingParams（采样生成参数）或者 PoolingParams（池化生成参数），这将影响生成的策略，比如温度、采样方法等。
• arrival_time：请求到达的时间，用于统计和分析请求的延迟。
• lora_request：用于处理 LoRA 模型的特定请求，如果模型使用了 LoRA 技术。
• trace_headers：用于跟踪请求的元数据，通常用于日志记录和调试。
• prompt_adapter_request：用于处理提示适配器的特定请求，如果模型使用了提示适配器。
• priority：请求的优先级，用于调度器决定请求的执行顺序。
• inputs：这是一个可选参数，用于兼容旧版本，通常可以忽略。

3.4.1 preprocess 入口

在 LLMEngine 中，当我们使用 add_request 方法添加一个请求时，系统首先会调用 InputPreprocessor 对输入进行预处理，这一过程确保用户的输入被模型正确处理。InputPreprocessor 类负责解析和处理不同类型的输入（包括文本、tokens 等），并将其转换为模型可以使用的标准化格式。

def preprocess(self,prompt: PromptType,request_id: str,lora_request: Optional[LoRARequest] = None,prompt_adapter_request: Optional[PromptAdapterRequest] = None,
) -> ProcessorInputs:"""Preprocess the input prompt."""if self.model_config.is_encoder_decoder:# Encoder-decoder model requires special mapping of# input prompts to encoder & decoderreturn self._process_encoder_decoder_prompt(prompt,request_id=request_id,)if is_explicit_encoder_decoder_prompt(prompt):raise ValueError("Cannot pass encoder-decoder prompt ""to decoder-only models")# Decoder-only operationreturn self._process_decoder_only_prompt(prompt,request_id=request_id,lora_request=lora_request,prompt_adapter_request=prompt_adapter_request,)

对于 encoder-decoder 模型，输入需要分为 encoder prompt 和 decoder prompt，每一部分都需要分别进行处理。_process_encoder_decoder_prompt 是专门为 encoder-decoder 模型设计的，它能够处理同时包含编码器和解码器的 prompt。

现在我们只考虑 decoder-only 模型，对于 decoder-only 模型，输入处理相对简单，仅需要处理单一的解码器 prompt。_process_decoder_only_prompt 的逻辑如下：

def _process_decoder_only_prompt(self,prompt: SingletonPrompt,request_id: str,lora_request: Optional[LoRARequest] = None,prompt_adapter_request: Optional[PromptAdapterRequest] = None,
) -> DecoderOnlyInputs:"""For decoder-only models:Process an input prompt into an :class:`DecoderOnlyInputs` instance.Arguments:* prompt: input prompt* request_id* lora_request* prompt_adapter_requestReturns:* :class:`DecoderOnlyInputs` instance"""prompt_comps = self._prompt_to_llm_inputs(prompt,request_id=request_id,lora_request=lora_request,)return self._build_decoder_only_llm_inputs(prompt_comps,prompt_adapter_request=prompt_adapter_request,)

_prompt_to_llm_inputs 方法负责将输入的 prompt 转换为模型可以理解的格式。它根据 prompt 的类型（字符串、tokens 或文本）进行不同的处理。

def _prompt_to_llm_inputs(self,prompt: SingletonPrompt,request_id: str,lora_request: Optional[LoRARequest] = None,) -> SingletonInputs:"""Extract the singleton inputs from a prompt.Arguments:* request_id* prompt: single encoder or decoder input prompt* lora_request: this is only valid for decoder promptsReturns:* :class:`SingletonInputs` instance"""parsed = parse_singleton_prompt(prompt)if parsed["type"] == "str":prompt_text = parsed["content"]prompt_token_ids = self._tokenize_prompt(prompt_text,request_id=request_id,lora_request=lora_request,)return token_inputs(prompt=prompt_text,prompt_token_ids=prompt_token_ids,)if parsed["type"] == "tokens":tokens_content = parsed["content"]prompt_token_ids = tokens_content["prompt_token_ids"]token_type_ids = tokens_content.get("token_type_ids")multi_modal_data = tokens_content.get("multi_modal_data")mm_processor_kwargs = tokens_content.get("mm_processor_kwargs")if multi_modal_data is not None and self._can_process_multimodal():return self._process_multimodal(prompt_token_ids,multi_modal_data,mm_processor_kwargs,lora_request=lora_request,)return token_inputs(prompt_token_ids=prompt_token_ids,prompt_embeds=tokens_content.get("prompt_embeds"),token_type_ids=token_type_ids,multi_modal_data=multi_modal_data,mm_processor_kwargs=mm_processor_kwargs,)if parsed["type"] == "text":text_content = parsed["content"]prompt_text = text_content["prompt"]multi_modal_data = text_content.get("multi_modal_data")mm_processor_kwargs = text_content.get("mm_processor_kwargs")if multi_modal_data is not None and self._can_process_multimodal():return self._process_multimodal(prompt_text,multi_modal_data,mm_processor_kwargs,lora_request=lora_request,)prompt_token_ids = self._tokenize_prompt(prompt_text,request_id=request_id,lora_request=lora_request,)return token_inputs(prompt=prompt_text,prompt_token_ids=prompt_token_ids,prompt_embeds=text_content.get("prompt_embeds"),multi_modal_data=multi_modal_data,mm_processor_kwargs=mm_processor_kwargs,)assert_never(parsed)

_tokenize_prompt 方法负责将输入的文本转换为 token 序列。它使用模型对应的 tokenizer 将文本切分成 token，并返回对应的 token ID 列表。

def _tokenize_prompt(self,prompt: str,request_id: str,lora_request: Optional[LoRARequest],) -> List[int]:"""Apply the model's tokenizer to a text prompt, returning thecorresponding token IDs."""tokenizer = self.get_tokenizer_group()add_special_tokens = Noneif self.model_config.hf_config.model_type == "whisper":# For Whisper, special tokens should be provided by the user based# on the task and language of their request. Also needed to avoid# appending an EOS token to the prompt which disrupts generation.add_special_tokens = Falsereturn tokenizer.encode(request_id=request_id,prompt=prompt,lora_request=lora_request,add_special_tokens=add_special_tokens)

• 获取 Tokenizer：通过 get_tokenizer_group() 获取当前模型对应的分词器。这个分词器通常在模型初始化时就已经加载，与模型使用相同的词表和分词规则。
• 特殊标记处理：
  • 默认情况下，add_special_tokens 为 None，表示使用模型默认的特殊标记处理方式
  • 对于 Whisper 模型等特殊情况，会设置 add_special_tokens=False，因为这些模型需要用户根据具体任务和语言来提供特殊标记
  • 这样的设计确保了不同模型的特殊标记（如开始符、结束符等）能够被正确处理
• Token 编码：调用 tokenizer 的 encode 方法，将文本转换为 token ID 序列。这个过程包括：
  • 将输入文本分割成子词（subwords）
  • 将每个子词映射到对应的 token ID
  • 根据需要添加特殊标记（如果 add_special_tokens 为 True）
  • 处理 LoRA 相关的特殊需求（如果提供了 lora_request）
• 请求追踪：通过传入 request_id，确保能够追踪每个请求的 tokenization 过程，这对于调试和性能分析很有帮助。

3.4 创建 sequence 和 sequence_group

通过这些精心设计的预处理步骤，vLLM 能够将各种形式的输入转换为标准化、高效的形式，为后续的推理计算打下坚实基础。这就像是一个细心的厨师，在烹饪之前将所有食材都准备妥当，确保整个烹饪过程的顺畅进行。

在预处理之后，我们得到了 ProcessorInputs 实例，它包含了处理后的输入数据。接下来，我们调用 _add_processed_request 方法将处理后的请求添加到引擎的请求池中。

def _add_processed_request(self,request_id: str,processed_inputs: ProcessorInputs,params: Union[SamplingParams, PoolingParams],arrival_time: float,lora_request: Optional[LoRARequest],prompt_adapter_request: Optional[PromptAdapterRequest],trace_headers: Optional[Mapping[str, str]] = None,priority: int = 0,) -> Optional[SequenceGroup]:"""Add a processed request to the engine's request pool.return the created sequence group."""if isinstance(params, SamplingParams) and params.n > 1:ParallelSampleSequenceGroup.add_request(request_id,self,params,processed_inputs=processed_inputs,arrival_time=arrival_time,lora_request=lora_request,trace_headers=trace_headers,prompt_adapter_request=prompt_adapter_request,priority=priority,)return Noneself._validate_model_inputs(processed_inputs, lora_request)# Create the sequences.block_size = self.cache_config.block_sizeseq_id = next(self.seq_counter)eos_token_id = self.input_preprocessor.get_eos_token_id(lora_request)if is_encoder_decoder_inputs(processed_inputs):decoder_inputs = processed_inputs["decoder"]encoder_inputs = processed_inputs["encoder"]else:decoder_inputs = processed_inputsencoder_inputs = Noneseq = Sequence(seq_id, decoder_inputs, block_size, eos_token_id,lora_request, prompt_adapter_request)encoder_seq = (None if encoder_inputs is None else Sequence(seq_id, encoder_inputs, block_size, eos_token_id, lora_request,prompt_adapter_request))# Create a SequenceGroup based on SamplingParams or PoolingParamsif isinstance(params, SamplingParams):seq_group = self._create_sequence_group_with_sampling(request_id,seq,params,arrival_time=arrival_time,lora_request=lora_request,trace_headers=trace_headers,prompt_adapter_request=prompt_adapter_request,encoder_seq=encoder_seq,priority=priority)elif isinstance(params, PoolingParams):seq_group = self._create_sequence_group_with_pooling(request_id,seq,params,arrival_time=arrival_time,lora_request=lora_request,prompt_adapter_request=prompt_adapter_request,encoder_seq=encoder_seq,priority=priority)else:raise ValueError("Either SamplingParams or PoolingParams must be provided.")# Add the sequence group to the scheduler with least unfinished seqs.costs = [scheduler.get_num_unfinished_seq_groups()for scheduler in self.scheduler]min_cost_scheduler = self.scheduler[costs.index(min(costs))]min_cost_scheduler.add_seq_group(seq_group)return seq_group

SequenceGroup 表示的是多个 Sequence 的集合，通常是因为这些 Sequence 共享相同的采样参数（如温度、采样策略等）以及优先级调度策略（如 priority）。SequenceGroup 的创建是通过 _create_sequence_group_with_sampling 或 _create_sequence_group_with_pooling 方法完成的，具体取决于是否采用采样策略或者池化策略。

SamplingParams 是用于控制模型生成文本时的行为的参数，比如温度（temperature）、采样概率（top_p）等。SamplingParams 会影响生成的策略，比如生成的多样性、生成的质量等。

def _create_sequence_group_with_sampling(self,request_id: str,seq: Sequence,sampling_params: SamplingParams,arrival_time: float,lora_request: Optional[LoRARequest],trace_headers: Optional[Mapping[str, str]] = None,prompt_adapter_request: Optional[PromptAdapterRequest] = None,encoder_seq: Optional[Sequence] = None,priority: int = 0,) -> SequenceGroup:"""Creates a SequenceGroup with SamplingParams."""max_logprobs = self.get_model_config().max_logprobsif (sampling_params.logprobsand sampling_params.logprobs > max_logprobs) or (sampling_params.prompt_logprobsand sampling_params.prompt_logprobs > max_logprobs):raise ValueError(f"Cannot request more than "f"{max_logprobs} logprobs.")sampling_params = self._build_logits_processors(sampling_params, lora_request)# Defensive copy of SamplingParams, which are used by the sampler,# this doesn't deep-copy LogitsProcessor objectssampling_params = sampling_params.clone()sampling_params.update_from_generation_config(self.generation_config_fields, seq.eos_token_id)# Create the sequence group.seq_group = SequenceGroup(request_id=request_id,seqs=[seq],arrival_time=arrival_time,sampling_params=sampling_params,lora_request=lora_request,trace_headers=trace_headers,prompt_adapter_request=prompt_adapter_request,encoder_seq=encoder_seq,priority=priority)return seq_group

3.4.1 深入理解 SequenceGroup

SequenceGroup 是 vLLM 中一个核心概念，它代表了一组共享相同采样参数和调度优先级的序列集合。让我们通过一个具体的生命周期来理解 SequenceGroup：

初始化阶段

• 每个 SequenceGroup 初始时只包含一个序列(seq)，这个序列对应用户输入的 prompt
• 初始序列的状态被设置为 waiting，等待调度器分配资源

第一次推理阶段（Prefill）

• 当调度器选中该 SequenceGroup 后，会首先执行 prefill 操作
• 如果采样参数中设置了 n > 1（例如 n = 4），系统会基于初始序列生成 n 个分支
• 所有生成的序列状态都变为 running，开始并行生成 tokens

资源竞争阶段（Preemption）
当 GPU 资源不足时，调度器会触发抢占机制。此时根据序列数量采取不同策略：

a) Swap 策略 (序列数量 > 1)

• 适用于多序列场景
• 将 SequenceGroup 下所有序列的 KV Cache 从 GPU 转移到 CPU
• 所有序列状态变为 swapped
• 保留已计算的 KV Cache，避免重复计算

b) Recomputation 策略 (序列数量 = 1)

• 适用于单序列场景
• 释放该 SequenceGroup 占用的所有 GPU 内存块
• 将序列重新放入 waiting 队列
• 下次调度时从 prefill 阶段重新开始
• 选择重计算的原因：单序列重新计算 KV Cache 的成本相对较低

sequence_group 的属性：

• seqs_dict

self.seqs_dict: Dict[int, Sequence] = {}

• 存储序列ID到Sequence对象的映射

• 使用字典结构实现快速查找和管理

• 每个 Sequence 对象包含序列的状态、token 历史等信息

• sampling_params

self.sampling_params: SamplingParams

• 控制文本生成的关键参数

• 包含温度(temperature)、top_p、top_k等采样策略

• 影响生成文本的多样性和质量

• metrics

  self.metrics: Dict[str, Any] = {"arrival_time": float,"first_scheduled_time": Optional[float],"first_token_time": Optional[float],...
  }
  

  • 记录序列组的关键时间点和性能指标
  • 用于调度器进行决策和性能分析
  • 包括到达时间、首次调度时间、首个token生成时间等

• max_running_steps

  def get_max_num_running_steps(self) -> int:"""计算剩余生命周期内的最大并行序列数"""
  

  • 预估序列组在整个生成过程中需要的最大并行步数
  • 帮助调度器进行资源规划和分配
  • 考虑了采样参数和当前生成状态

实现细节：

class SequenceGroup:"""A group of sequences that are generated from the same prompt.Args:request_id: The ID of the request.seqs: The list of sequences.sampling_params: The sampling parameters used to generate the outputs.arrival_time: The arrival time of the request.lora_request: LoRA request.pooling_params: The parameters used to generate the poolerfor a pooling model.pooled_data: The extracted hidden states from a pooling model.encoder_seq: Optional, the single encoder sequence. Should be Noneunless you are working with an encoder/decoder model.trace_headers: OpenTelemetry trace headers.prompt_adapter_request: Prompt Adapter request.priority: User-defined priority of the request."""def __init__(self,request_id: str,seqs: List[Sequence],arrival_time: float,sampling_params: Optional[SamplingParams] = None,lora_request: Optional[LoRARequest] = None,pooling_params: Optional[PoolingParams] = None,pooled_data: Optional[torch.Tensor] = None,encoder_seq: Optional[Sequence] = None,trace_headers: Optional[Mapping[str, str]] = None,prompt_adapter_request: Optional[PromptAdapterRequest] = None,priority: int = 0,) -> None:self.request_id = request_idself.seqs = seqsself.first_seq = seqs[0]self.arrival_time = arrival_timeself.is_single_seq = len(seqs) == 1self.seqs_dict = {seq.seq_id: seq for seq in seqs}self.sampling_params = sampling_paramsself.metrics = RequestMetrics(arrival_time=arrival_time,last_token_time=arrival_time,first_scheduled_time=None,first_token_time=None,time_in_queue=None)self.last_token_latency = 0.0self.lora_request = lora_requestself.prompt_logprobs: Optional[PromptLogprobs] = Noneself.state = SequenceGroupState()self.pooling_params = pooling_paramsself.pooled_data = pooled_dataself.prompt_adapter_request = prompt_adapter_requestself.encoder_seq = encoder_seqself.trace_headers = trace_headersself.priority = priorityself.cached_request_output = None

4. 小结

在这篇文章中，我们踏上了探索 vLLM 架构的旅程，就像解构一台精密的机器，我们逐层剖析了它的核心组件和运作机制。从整体架构设计开始，我们看到了 Engine、Worker、Scheduler 等组件如何协同工作，就像一个精心编排的交响乐团，每个部分都在演奏着自己的乐章，共同谱写出高效服务的乐章。

在深入研究请求处理流程时，我们见证了一个请求从诞生到完成的完整生命历程。就像一颗种子从播种到生长，每个阶段都经过精心的规划和呵护。从最初的模型初始化，到 KV Cache 的预分配，再到请求的具体处理，vLLM 展现出了令人印象深刻的工程智慧。

特别值得一提的是输入数据的预处理机制，这就像是一个细心的厨师在烹饪前的准备工作。通过精心设计的 Tokenization 处理、灵活的 Prompt 模板系统，以及严谨的请求验证流程，vLLM 确保了每个输入都能被完美处理。而在序列管理方面，Sequence 和 SequenceGroup 的设计则展现了框架在处理复杂场景时的优雅解决方案。

这次的探索之旅让我们对 vLLM 的基础架构有了深入的认识，但这仅仅是开始。在下一篇文章中，我们将继续深入探讨 vLLM 最引人注目的两大核心机制：调度器（Scheduler）的智能调度策略和内存管理器（BlockManager）的高效内存管理。这两个机制就像是 vLLM 的双翼，让它能够在高并发的天空中自由翱翔。我们将看到调度器如何像一个睿智的指挥官，统筹安排每个请求的处理时机，以及内存管理器如何通过创新的 PagedAttention 机制，让有限的显存发挥出最大效能。

5. 参考资料

[1] vLLM Team, “vLLM Documentation,” vLLM Official Documentation, 2024. [Online]. Available: https://docs.vllm.ai/en/latest/

[2] vLLM Project Contributors, “vLLM: Easy, Fast, and Cheap LLM Serving,” GitHub Repository, 2024. [Online]. Available: https://github.com/vllm-project/vllm

[3] vLLM Team, “Serving LLMs at Scale with vLLM,” vLLM Blog, Jun. 2023. [Online]. Available: https://blog.vllm.ai/2023/06/20/vllm.html

[4] vLLM Community, “vLLM Discussions,” GitHub Discussions, 2024. [Online]. Available: https://github.com/vllm-project/vllm/discussions

[5] Y. Feng, “vLLM Diagram Overview,” Personal Blog, Sep. 2024. [Online]. Available: https://fy2462.github.io/2024/09/vllm-diagram-overview/

[6] PaddleJitLab, “vLLM Source Code Analysis: Scheduler,” GitHub Repository, 2024. [Online]. Available: https://github.com/PaddleJitLab/CUDATutorial/blob/develop/docs/16_vllm_source_code/03_scheduler.md