vLLM项目中的请求丢失问题分析与解决方案

问题现象

在使用vLLM项目部署大语言模型服务时，用户遇到了一个奇怪的现象：当并发发送多个请求时，系统会丢失大约一半的请求。这个问题在不同模型上都得到了复现，包括Qwen2.5-VL和Mistral-Small等不同架构的模型。

具体表现为：

1. 通过curl命令并发发送10个请求，只有4-5个请求能获得正常响应
2. 服务端日志显示接收到了所有请求，但客户端实际上只收到部分响应
3. 问题与模型类型无关，在不同模型上都出现了相同现象

问题排查

通过分析日志和系统环境，我们可以梳理出以下关键信息：

1. 环境配置：

   • 系统运行在Ubuntu 24.04上
   • 使用NVIDIA RTX 3090和Tesla P40两张显卡
   • Python 3.12环境
   • vLLM版本为0.8.3（最初使用nightly版本）

2. 服务启动命令：

   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 vllm serve /mnt/e/models/Qwen_Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ --max-model-len 32768 --gpu-memory-utilization 0.9 --limit-mm-per-prompt image=1,video=1 --port 11440
   

3. 测试命令：

   seq 10 | xargs -n1 -P10 curl -X POST "http://localhost:11440/v1/chat/completions" \
   -H "Content-Type: application/json" \
   -d '{
     "model": "/mnt/e/models/Qwen_Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ",
     "messages": [
       {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
       {"role": "user", "content": "Hello! Tell me something interesting."}
     ],
     "temperature": 0.7
   }' \
   -s | jq '.choices[0].message.content'
   

可能原因分析

1. 版本兼容性问题：

   • 用户最初使用的是nightly版本的vLLM，可能存在不稳定因素
   • Python 3.12相对较新，可能与某些库存在兼容性问题

2. GPU配置问题：

   • 系统中存在两张不同架构的显卡（RTX 3090和Tesla P40）
   • 虽然通过CUDA_VISIBLE_DEVICES指定了使用单卡，但底层驱动可能仍有干扰

3. 并发处理机制缺陷：

   • vLLM的请求队列管理可能在高并发时出现异常
   • HTTP服务端与模型推理引擎之间的通信可能存在瓶颈

4. 系统资源限制：

   • 内存或显存管理可能存在问题
   • 系统级别的连接限制可能影响了请求处理

解决方案

用户最终通过以下步骤解决了问题：

1. 升级vLLM版本：

   • 从nightly版本切换到稳定版本（0.8.3）

2. 系统重启：

   • 清理可能存在的残留进程和缓存
   • 重置GPU驱动状态

3. 环境检查：

   • 确保CUDA环境配置正确
   • 验证Python环境依赖的完整性

预防建议

对于其他用户，为避免类似问题，建议：

1. 在生产环境中使用稳定版本的vLLM，而非nightly版本
2. 确保系统环境干净，特别是多GPU配置时要注意隔离
3. 对于Python 3.12等较新版本，需充分测试兼容性
4. 在高并发场景下，逐步增加负载测试服务稳定性
5. 定期监控服务日志，及时发现异常情况

总结

vLLM作为高性能的LLM推理引擎，在大多数情况下表现稳定。但像所有复杂系统一样，它也可能受到环境配置、版本兼容性和资源管理等因素的影响。通过这次问题的解决过程，我们认识到保持环境整洁、使用稳定版本以及合理配置系统资源的重要性。这些经验对于部署和维护类似的大模型服务都具有参考价值。