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¿Qué es vLLM? Potencia la inferencia de LLMs para APIs rápidas y escalables

Descubre cómo vLLM acelera la inferencia de modelos de lenguaje grandes para desarrolladores de API. Aprende a instalar, configurar y desplegar endpoints LLM rápidos —además de consejos prácticos para el servicio por lotes y en tiempo real, backends de atención y solución de problemas.

Mark Ponomarev

Mark Ponomarev

23 June 2026

¿Qué es vLLM? Potencia la inferencia de LLMs para APIs rápidas y escalables

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¿Está desarrollando aplicaciones de modelos de lenguaje grandes (LLM) y se enfrenta a velocidades de inferencia lentas o limitaciones de memoria? vLLM es la solución que los principales ingenieros de API y backend están adoptando para acelerar el servicio de LLM, manejar alta concurrencia y reducir los costos de infraestructura. Esta guía práctica explica qué es vLLM, cómo funciona, cómo instalarlo y cómo usarlo tanto para inferencia por lotes como para API en tiempo real, para que su equipo pueda ofrecer funciones de IA rápidas y confiables a escala.

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¿Qué es vLLM? ¿Por qué es importante para las API de LLM?

vLLM es un motor de inferencia de código abierto, de alto rendimiento y eficiente en memoria, diseñado para servir modelos de lenguaje grandes. Desarrollado por investigadores e ingenieros líderes, aborda dos de los mayores desafíos que enfrentan las implementaciones de LLM:

Innovaciones clave de vLLM:

Piense en vLLM como un motor de backend turboalimentado para las API de LLM, especialmente para desarrolladores que necesitan una inferencia escalable y lista para producción.

¿Por qué los desarrolladores de API e ingenieros de backend prefieren vLLM?

vLLM se está convirtiendo rápidamente en el motor de inferencia de LLM preferido por los equipos técnicos porque ofrece:

Vea la lista completa de modelos soportados en la documentación de vLLM.

Consejo: Si está construyendo o probando API potenciadas por LLM, considere integrarse con Apidog. Apidog facilita el diseño, prueba y documentación de sus puntos finales de LLM —ya sea que use vLLM, OpenAI o backends personalizados— ayudando a los equipos a optimizar la colaboración y el control de calidad de la API.
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LLM compatibles: ¿Qué modelos funcionan con vLLM?

vLLM soporta de forma nativa una amplia gama de modelos basados en transformadores, incluyendo:

La lista está creciendo. Para la compatibilidad más actual, consulte la Lista Oficial de Modelos Compatibles de vLLM.

Nota: Si su modelo no está en la lista pero comparte arquitectura con uno compatible, podría funcionar de todas formas; pruebe con cuidado. Las arquitecturas personalizadas pueden requerir contribuir código al proyecto original.

Conceptos clave: PagedAttention y Procesamiento por Lotes Continuo

Comprender estos dos conceptos le ayudará a optimizar sus implementaciones de LLM:

PagedAttention

Procesamiento por Lotes Continuo

Estas optimizaciones son la razón por la que vLLM supera a muchos otros frameworks de servicio de LLM.

Requisitos previos: Lo que necesita antes de instalar vLLM

Antes de comenzar, asegúrese de que su entorno cumpla con estos requisitos:

Cómo instalar vLLM: Paso a paso

1. Usando pip (Recomendado)

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

pip install vllm

Esto instala vLLM y sus dependencias (incluido PyTorch).

2. Usando Conda

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

Consejo: Para versiones personalizadas de CUDA, instale PyTorch con conda primero y luego vLLM.

3. Usando uv (para instalaciones súper rápidas)

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

4. Verificar la instalación

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

Debería ver la versión instalada y la ayuda de la línea de comandos.

Inferencia por Lotes sin Conexión con vLLM

La inferencia por lotes es ideal para ejecutar predicciones en una lista de prompts — excelente para evaluación, generación de conjuntos de datos o procesamiento masivo.

Ejemplo: Script de Inferencia por Lotes

from vllm import LLM, SamplingParams

# 1. Definir prompts
prompts = [
    "La capital de Francia es",
    "Explica la teoría de la relatividad en términos sencillos:",
    "Escribe un poema corto sobre un día lluvioso:",
    "Traduce '¡Hola, mundo!' al alemán:",
]

# 2. Establecer parámetros de muestreo
sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
    max_tokens=150,
    stop=["\n", " Human:", " Assistant:"]
)

# 3. Inicializar el motor vLLM (elija un modelo que su GPU pueda manejar)
llm = LLM(model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1")

# 4. Generar salidas
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

# 5. Mostrar resultados
for output in outputs:
    print("-" * 20)
    print(f"Prompt: {output.prompt!r}")
    print(f"Texto generado: {output.outputs[0].text!r}")
    print("-" * 20)

Consejos:

Ejecutar vLLM como un servidor de API compatible con OpenAI

¿Quiere servir LLM a través de una API tipo OpenAI? vLLM facilita el intercambio de puntos finales, la prueba de nuevos modelos y la integración con herramientas de API como Apidog para flujos de trabajo de diseño, simulación y control de calidad sin interrupciones.

Iniciar el Servidor vLLM

source vllm-env/bin/activate
vllm serve mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1
# O, para otro modelo:
# vllm serve Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct

Opciones clave:

El servidor se ejecuta en http://localhost:8000 por defecto.

Usando el Punto Final de la API de Completions

Ejemplo de cURL:

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

Ejemplo de Python (Cliente OpenAI):

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="EMPTY",  # O su clave API si está configurada
    base_url="http://localhost:8000/v1"
)

completion = client.completions.create(
    model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1",
    prompt="Explique los beneficios de usar vLLM:",
    max_tokens=150,
    temperature=0.5
)
print(completion.choices[0].text)

Usando el Punto Final de la API de Chat Completions

Ejemplo de cURL:

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil."},
            {"role": "user", "content": "¿Cuál es la principal ventaja de PagedAttention en vLLM?"}
        ],
        "max_tokens": 100,
        "temperature": 0.7
    }'

Ejemplo de Python:

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Eres un asistente de programación útil."},
        {"role": "user", "content": "Escribe una función sencilla en Python para calcular el factorial."}
    ],
    max_tokens=200,
    temperature=0.5
)
print(chat_response.choices[0].message.content)

Con Apidog, puede diseñar, simular y probar rápidamente estos puntos finales de API, asegurando una integración fluida y un control de calidad automatizado para sus productos potenciados por LLM.

Backends de Atención de vLLM: FlashAttention, xFormers y FlashInfer

vLLM soporta múltiples backends de computación de atención para una velocidad y eficiencia de memoria óptimas:

Selección automática: vLLM elige el mejor backend para su hardware y modelo por defecto.

Anulación manual: Establezca la variable de entorno VLLM_ATTENTION_BACKEND a FLASH_ATTN, XFORMERS o FLASHINFER antes de ejecutar vLLM si desea forzar un backend.

Solución de Problemas Comunes de vLLM

1. Errores de Memoria Insuficiente de CUDA

2. Problemas de Instalación y Compatibilidad

3. Fallos al Cargar el Modelo

4. Inferencia Lenta

5. Salida Inesperada o Sin Sentido

Próximos pasos: Mejore su flujo de trabajo de API de LLM

Con vLLM, puede implementar y escalar API potenciadas por LLM más rápido —y con Apidog, obtiene un conjunto de herramientas completo para el diseño, prueba y documentación de API. Esta combinación permite a los equipos:

Explore las características avanzadas de vLLM (cuantificación, multi-LoRA, servicio distribuido, decodificación especulativa) en la documentación oficial, y impulse su ciclo de vida de desarrollo de LLM con Apidog para una gestión de API sin interrupciones.

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