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Was ist vLLM? LLM-Inferenz beschleunigen für schnelle und skalierbare APIs

Erfahren Sie, wie vLLM die Inferenz großer Sprachmodelle für API-Entwickler beschleunigt. Lernen Sie, schnelle LLM-Endpunkte zu installieren, zu konfigurieren und bereitzustellen – sowie praktische Tipps für Batch- und Echtzeit-Bereitstellung, Attention-Backends und Fehlerbehebung.

Mark Ponomarev

Mark Ponomarev

23 June 2026

Was ist vLLM? LLM-Inferenz beschleunigen für schnelle und skalierbare APIs

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Entwickeln Sie Large Language Model (LLM)-Anwendungen und kämpfen mit langsamen Inferenzgeschwindigkeiten oder Speicherbeschränkungen? vLLM ist die Lösung, die führende API- und Backend-Ingenieure einsetzen, um das LLM-Serving zu beschleunigen, hohe Parallelität zu bewältigen und Infrastrukturkosten zu senken. Dieser praktische Leitfaden erklärt, was vLLM ist, wie es funktioniert, wie man es installiert und wie man es sowohl für Batch- als auch für Echtzeit-API-Inferenz verwendet, damit Ihr Team schnelle, zuverlässige KI-Funktionen im großen Maßstab bereitstellen kann.

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Was ist vLLM? Warum ist es wichtig für LLM-APIs?

vLLM ist eine Open-Source-Inferenz-Engine mit hohem Durchsatz und effizienter Speichernutzung, die für das Serving großer Sprachmodelle entwickelt wurde. Von führenden Forschern und Ingenieuren entwickelt, bewältigt sie zwei der größten Herausforderungen bei LLM-Bereitstellungen:

Die Kerninnovationen von vLLM:

Stellen Sie sich vLLM als eine turbogeladene Backend-Engine für LLM-APIs vor, insbesondere für Entwickler, die skalierbare, produktionsreife Inferenz benötigen.

Warum API-Entwickler und Backend-Ingenieure vLLM bevorzugen

vLLM wird schnell zur bevorzugten LLM-Inferenz-Engine für technische Teams, weil es Folgendes bietet:

Die vollständige Liste der unterstützten Modelle finden Sie in der vLLM-Dokumentation.

Tipp: Wenn Sie LLM-gestützte APIs entwickeln oder testen, sollten Sie eine Integration mit Apidog in Betracht ziehen. Apidog erleichtert das Entwerfen, Testen und Dokumentieren Ihrer LLM-Endpunkte – egal ob Sie vLLM, OpenAI oder benutzerdefinierte Backends verwenden – und hilft Teams, die API-Zusammenarbeit und QA zu optimieren.
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Unterstützte LLMs: Welche Modelle funktionieren mit vLLM?

vLLM unterstützt nativ eine breite Palette von Transformer-basierten Modellen, darunter:

Die Liste wächst. Für die aktuellste Kompatibilität prüfen Sie die offizielle vLLM-Liste der unterstützten Modelle.

Hinweis: Wenn Ihr Modell nicht aufgeführt ist, aber eine Architektur mit einem unterstützten Modell teilt, kann es dennoch funktionieren – testen Sie es sorgfältig. Benutzerdefinierte Architekturen erfordern möglicherweise das Beitragen von Code Upstream.

Schlüsselkonzepte: PagedAttention und kontinuierliches Batching

Das Verständnis dieser beiden Konzepte hilft Ihnen, Ihre LLM-Bereitstellungen zu optimieren:

PagedAttention

Kontinuierliches Batching

Diese Optimierungen sind der Grund, warum vLLM viele andere LLM-Serving-Frameworks übertrifft.

Voraussetzungen: Was Sie vor der Installation von vLLM benötigen

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Ihre Umgebung diese Anforderungen erfüllt:

So installieren Sie vLLM: Schritt für Schritt

1. Mit pip (empfohlen)

python -m venv vllm-env
source vllm-env/bin/activate
# Unter Windows: vllm-env\\Scripts\\activate

pip install vllm

Dadurch werden vLLM und seine Abhängigkeiten (einschließlich PyTorch) installiert.

2. Mit Conda

conda create -n vllm-env python=3.11 -y
conda activate vllm-env
pip install vllm

Tipp: Für benutzerdefinierte CUDA-Versionen installieren Sie PyTorch zuerst mit Conda, dann vLLM.

3. Mit uv (für superschnelle Installationen)

uv venv vllm-env --python 3.12 --seed
source vllm-env/bin/activate
uv pip install vllm

4. Installation überprüfen

python -c "import vllm; print(vllm.__version__)"
vllm --help

Sie sollten die installierte Version und die Befehlszeilenhilfe sehen.

Offline-Batch-Inferenz mit vLLM

Batch-Inferenz ist ideal, um Vorhersagen auf einer Liste von Prompts auszuführen – hervorragend für Bewertung, Datensatzgenerierung oder Massenverarbeitung.

Beispiel: Batch-Inferenz-Skript

from vllm import LLM, SamplingParams

# 1. Prompts definieren
prompts = [
    "Die Hauptstadt Frankreichs ist",
    "Erklären Sie die Relativitätstheorie in einfachen Worten:",
    "Schreiben Sie ein kurzes Gedicht über einen regnerischen Tag:",
    "Übersetzen Sie 'Hello, world!' ins Deutsche:",
]

# 2. Sampling-Parameter festlegen
sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
    max_tokens=150,
    stop=["\n", " Human:", " Assistant:"]
)

# 3. vLLM-Engine initialisieren (wählen Sie ein Modell, das Ihre GPU verarbeiten kann)
llm = LLM(model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1")

# 4. Ausgaben generieren
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

# 5. Ergebnisse anzeigen
for output in outputs:
    print("-" * 20)
    print(f"Prompt: {output.prompt!r}")
    print(f"Generierter Text: {output.outputs[0].text!r}")
    print("-" * 20)

Tipps:

vLLM als OpenAI-kompatibler API-Server betreiben

Möchten Sie LLMs über eine OpenAI-ähnliche API bereitstellen? vLLM macht es einfach, Endpunkte auszutauschen, neue Modelle zu testen und mit API-Tools wie Apidog für nahtlose Design-, Mock- und QA-Workflows zu integrieren.

Den vLLM-Server starten

source vllm-env/bin/activate
vllm serve mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1
# Oder, für ein anderes Modell:
# vllm serve Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct

Wichtige Optionen:

Der Server läuft standardmäßig unter http://localhost:8000.

Verwendung des Completions API-Endpunkts

cURL-Beispiel:

curl http://localhost:8000/v1/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1",
        "prompt": "San Francisco ist eine Stadt in",
        "max_tokens": 50,
        "temperature": 0.7
    }'

Python-Beispiel (OpenAI-Client):

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="EMPTY",  # Oder Ihr API-Schlüssel, falls festgelegt
    base_url="http://localhost:8000/v1"
)

completion = client.completions.create(
    model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1",
    prompt="Erklären Sie die Vorteile der Verwendung von vLLM:",
    max_tokens=150,
    temperature=0.5
)
print(completion.choices[0].text)

Verwendung des Chat Completions API-Endpunkts

cURL-Beispiel:

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "Sie sind ein hilfreicher Assistent."},
            {"role": "user", "content": "Was ist der Hauptvorteil von PagedAttention in vLLM?"}
        ],
        "max_tokens": 100,
        "temperature": 0.7
    }'

Python-Beispiel:

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Sie sind ein hilfreicher Programmierassistent."},
        {"role": "user", "content": "Schreiben Sie eine einfache Python-Funktion zur Berechnung der Fakultät."}
    ],
    max_tokens=200,
    temperature=0.5
)
print(chat_response.choices[0].message.content)

Mit Apidog können Sie diese API-Endpunkte schnell entwerfen, simulieren und testen, um eine reibungslose Integration und automatisierte Qualitätssicherung für Ihre LLM-gestützten Produkte zu gewährleisten.

vLLM Attention Backends: FlashAttention, xFormers und FlashInfer

vLLM unterstützt mehrere Attention-Berechnungs-Backends für optimale Geschwindigkeit und Speichereffizienz:

Automatische Auswahl: vLLM wählt standardmäßig das beste Backend für Ihre Hardware und Ihr Modell aus.

Manuelle Übersteuerung: Setzen Sie die Umgebungsvariable VLLM_ATTENTION_BACKEND auf FLASH_ATTN, XFORMERS oder FLASHINFER, bevor Sie vLLM ausführen, wenn Sie ein Backend erzwingen möchten.

Fehlerbehebung bei häufigen vLLM-Problemen

1. CUDA-Speicherfehler (Out of Memory)

2. Installations- & Kompatibilitätsprobleme

3. Modell-Ladefehler

4. Langsame Inferenz

5. Unerwartete oder unsinnige Ausgabe

Nächste Schritte: Verbessern Sie Ihren LLM API-Workflow

Mit vLLM können Sie LLM-gestützte APIs schneller bereitstellen und skalieren – und mit Apidog erhalten Sie ein komplettes Toolkit für API-Design, -Tests und -Dokumentation. Diese Kombination ermöglicht es Teams, Folgendes zu tun:

Erkunden Sie die erweiterten Funktionen von vLLM (Quantisierung, Multi-LoRA, verteiltes Serving, spekulatives Decoding) in der offiziellen Dokumentation und beschleunigen Sie Ihren LLM-Entwicklungszyklus mit Apidog für nahtloses API-Management.

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