首页
/ KServe项目VLLM推理引擎CPU支持的技术实现分析

KServe项目VLLM推理引擎CPU支持的技术实现分析

2025-06-16 17:22:26作者:吴年前Myrtle

背景介绍

在机器学习推理服务领域,KServe作为一个流行的开源模型服务平台,提供了多种推理引擎的支持。其中VLLM(Very Large Language Model)作为专门针对大语言模型优化的推理引擎,在GPU环境下表现出色。然而在实际生产环境中,很多用户需要在CPU环境下运行VLLM推理服务,这就引出了对CPU版本VLLM支持的需求。

技术挑战

VLLM原本设计主要针对GPU加速,其官方Docker镜像也默认提供了GPU版本。要在KServe中支持CPU版本的VLLM,主要面临以下技术挑战:

  1. 镜像构建:需要基于VLLM官方提供的CPU专用Dockerfile构建KServe兼容的镜像
  2. 资源调度:需要确保KServe能够正确识别并调度CPU资源而非GPU资源
  3. 性能优化:CPU环境下需要特别考虑内存管理和计算优化
  4. 兼容性保证:需要确保CPU版本与现有GPU版本API接口完全兼容

解决方案

针对上述挑战,KServe社区提出了几种可行的技术方案:

方案一:运行时参数控制

在单一镜像中同时包含GPU和CPU支持,通过运行时参数决定使用哪种计算后端。这种方案的优点是部署简单,但缺点是镜像体积较大,包含了不必要的CUDA依赖。

方案二:专用CPU镜像

类似TorchServe的做法,提供专用的"-cpu"后缀镜像,当检测到没有GPU资源时自动使用CPU镜像。这种方案镜像更精简,但需要维护两套构建流程。

实现细节

从技术实现角度看,CPU版本的VLLM在KServe中的集成需要注意以下关键点:

  1. 基础镜像选择:需要使用不包含CUDA的基础镜像,如官方提供的CPU专用Python镜像
  2. 依赖管理:需要特别处理与GPU相关的依赖项,确保它们不会在CPU环境下被加载
  3. 性能调优:针对CPU环境调整默认的批处理大小和并行度参数
  4. 资源限制:正确配置CPU和内存的资源请求与限制

社区进展

目前KServe社区已经着手实现这一功能,相关开发工作正在进行中。实现后将使更多没有GPU资源的环境能够利用VLLM的高效推理能力,进一步扩大KServe的适用场景。

总结

VLLM CPU版本的支持是KServe平台功能扩展的重要一步,它不仅能够满足更多样化的部署环境需求,也为资源受限的场景提供了可行的解决方案。随着这一功能的完善,KServe在大语言模型服务领域的能力将得到进一步增强。

登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
149
1.95 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
980
395
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
274
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
931
555
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
190
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
75
66
openHiTLS-examplesopenHiTLS-examples
本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
65
518
CangjieCommunityCangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.11 K
0