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圍繞 vLLM 展開的各種商業活動也日益活躍。與眾多大語言模型不同的是，DeepSeek 免費提供了可供用戶交互的界面。個人用戶可以無門檻直接使用，但對于企業而言，穩定性、數據隱私、不參與模型訓練參數收集等能力至關重要。為此，企業往往選擇基于 vLLM 自建推理應用服務。與個人用戶對 LLM 的推理需求不同，企業級應用更加注重 vLLM 的大規模部署及其作為產品基礎形成對外提供服務的能力。然而，在規模化使用 vLLM 的過程中，企業面臨著一系列挑戰。

二、規模化部署 vLLM 的難點

包括 DeepSeek 在內的 LLM 具備以下三大特點，各自帶來不同挑戰：

大規模參數量：LLM 之所以被稱為“大”語言模型，很大程度上是因為其擁有極其龐大的參數規模，導致模型的體積通常可達數十至數百 GB。這種巨大的模型體積在服務啟動時帶來了模型文件下載、GPU 加載漫長的問題，需要設計專門的加速機制來應對。同時也額外增加了日常的模型上傳、下載、調試和發布等產品迭代流程的額外時間成本。
高效推理能力：除了克服大鏡像大模型帶來的冷啟動問題，LLM 還必須滿足實時性要求極高的交互需求，能夠在數秒甚至毫秒級別內返回推理結果，并確保每輪對話都能持續穩定高效地進行。這依賴 vLLM 與內嵌模型的交互能否合理利用緩存數據，維持對話的連續性和響應的速度。
上下文理解：在多數應用場景中，LLM 通過對話提供推理服務，因此服務必須確保每行對話之間的連貫性。避免每次對話被分配到不同的后端資源導致上下文信息丟失。LLM 同時需要穩定的長連接，為用戶提供一個持久的交互窗口。這意味著底層系統必須能夠有效地管理和協調眾多底層資源生命周期，確保對話的連貫性和穩定性。

在構建和運營大規模顯卡集群以支持 vLLM 時除了需要解決上述的 LLM 推理的性能及穩定性以外，還要關注成本。其中的主要難點在于底層顯卡資源利用率的精確管控，資源使用的均衡性，以及顯卡本身的高昂費用：

資源利用與波峰波谷管理：vLLM 業務對顯卡集群的資源消耗呈現出明顯的波峰和波谷特性。為了確保在業務高峰時段有足夠的計算能力，企業通常會提前購買足量的顯卡來覆蓋峰值需求。然而，在非高峰時段（波谷），大部分顯卡將處于空閑狀態，造成資源浪費。這種時間上的使用不均，不僅增加了硬件閑置的成本，也降低了投資回報率。
資源使用不均衡與服務質量：即使在業務高峰期，顯卡資源的使用也可能出現不均衡的情況。調度策略不當可能導致某些服務器的顯卡、內存和 CPU 資源過度擠兌，而其他服務器則較為空閑。這種負載不均衡現象會影響整體的服務質量，降低用戶體驗。
云服務選擇困境：使用云端提供的彈性計算資源雖然可以緩解本地顯卡資源的波峰波谷問題，但現有的云服務選項要么 GPU 實例費用昂貴，要么面臨冷啟動慢的問題，又或者無法滿足實時彈性的要求。這使得企業在選擇采用云服務時陷入兩難境地。
自購顯卡的額外開銷：自行采購顯卡不僅初期投入大，而且由于市場上不同類型的顯卡供應不穩定，導致資源供給不可預期。此外，顯卡資源相對緊缺的情況下，企業可能需要額外支出用于囤積顯卡，進一步增加了成本負擔。

“不可能三角”

總結上述的各項問題，都可以將其歸類為“不可能三角”：性能、成本與穩定性三者難以同時滿足。具體來說：

性能與穩定性的優先：為了確保 LLM 模型的高性能推理與對話的穩定性，企業可能需要提前擴容顯卡資源，并優化調度算法，這涉及到人力、物力等多方面的投入，導致系統成本難以降低。
成本與服務質量的優先：當注重成本控制和服務質量時，推理性能可能會受到影響。例如，采用按量推理的方式雖然可以節省成本，但業務的冷啟動時間會被龐大的模型體積放大至不可接受的程度。
性能與成本的優先：在追求高性能推理和低成本的情況下，系統的穩定性可能會受到挑戰，如提前購置的 GPU 數量不足導致資源過分擠兌以及突發流量帶來的資源壓力。

vLLM 集群的“不可能三角”關乎整個服務架構的穩固性，基礎不牢則地動山搖。一個完整的企業級產品不僅要求具備強大的資源基座，還需在此之上搭建日常的開發迭代、模型管理、推理過程指標可觀測性、運維等一系列瑣碎但不可或缺的功能。這些全部能力疊加在一起才能足夠支撐一個企業級產品。

DevOps

為了高效管理和優化 vLLM 服務，企業在日常開發與運維中需應對以下幾個關鍵領域：

模型與框架迭代：隨著 vLLM 技術的發展，框架本身的迭代升級是必不可少的。而模樣也同樣需要持續改進和更新，以適應變化的需求。隨著模型數量和類型的增加，版本控制、更新部署由于大體檢而變得更加復雜。
vLLM 服務器管理：規模化系統需要管理、調度和監控大量 vLLM 服務器，確保每個節點高效運行并能快速響應推理請求。同時，vLLM 集群需要具備足夠的彈性來應對流量波動，并保持低延遲和高吞吐量。對于 vLLM 的生命周期管理也是一大難題。
版本控制與兼容性：確保不同版本之間的兼容性和可追溯性，便于回滾和修復問題，這對企業的技術棧提出了更高的要求。

面對這些挑戰，企業不僅需要強大的技術支持以實現 vLLM 的高效運作，還需制定合理的策略來平衡“不可能三角”之間的關系，確保規模化 vLLM 部署下的應用對外服務能力。

三、FC GPU 預留實例閑置計費

正所謂“打蛇打七寸”，針對 DeepSeek 以及眾多 LLM 的特性，函數計算 (FC) 提供了通用性的解決方案——GPU 預留實例閑置計費，精準解決了性能、成本與穩定性之間的平衡難題：

性能優化：通過預先啟動 vLLM 服務實例，確保 vLLM 框架及模型已部署完畢。當請求到來時，服務能夠立即喚醒并執行，從而避免了框架與大模型加載帶來的延遲。同時，FC 的產品特性保證每次請求都能得到高效復用集群級別緩存，確保在高吞吐、高并發情況下依然保持快速響應。
成本控制：FC GPU 閑置預留實例支持靈活的計費模式，當預留實例處于閑置狀態時，企業只需支付少量費用即可保留特定數量的 vLLM 服務實例。活躍時按照正常活躍價格收費。為了進一步降低成本，企業可以使用定時預留功能，根據業務需求動態調整資源池大小，按需管理，確保資源利用的最大化。
穩定性保障：FC 采用自主研發的調度算法，結合顯存數據管理和調度機制，確保模型到顯卡、請求到 vLLM 容器、vLLM 容器到顯存池之間的高效調度，使得系統能夠在負載高峰期依然保持穩定運行。同時，FC 可維持最長 24 小時的長鏈接，并天然支持 WebSocket 調用方式，確保用戶界面不中斷，為持續對話提供穩定的交互基礎。

FC GPU 預留實例的閑置計費功能不僅提升了 LLM 服務的性能，降低了成本，還確保了系統的穩定性。這種綜合優勢使得企業在面對復雜的業務需求和技術挑戰時，能夠更加從容地提供高質量的服務。

FC 也天然支持高效的開發與運維能力，提供日常迭代、模型管理、多維度可觀測指標、儀表盤以及運維流程，確保企業級產品的完整性和可靠性。除此之外，在請求調用方面，FC 也提供多樣的請求導入機制：

實例分配：FC 能夠根據實際需求，將請求智能地分配到適當數量的 vLLM 實例上，確保資源的最佳利用。
靈活的并發度調節：支持動態調整并發處理能力，以應對不同負載情況下的性能需求。
定時觸發任務：允許設置定時任務，確保在特定時間點自動執行預定操作，提高自動化水平。
同步與異步調用：提供同步和異步調用形式，滿足不同應用場景的需求，優化用戶體驗。
多種調用形式支持：除了標準的 HTTP 調用外，還支持 WebSocket 長連接等多樣化的調用方式，增強服務的靈活性和響應速度。

這些特性使得企業可以專注于業務邏輯的創新，而不必擔心底層技術實現的復雜性。

四、部署方式

FC 提供了一套簡便的 vLLM 服務框架與模型解耦的部署流程。由于 vLLM 自身支持 server 端口及路徑要求，因此可以直接接入 FC 使用 GPU 預留實例，開箱即用，無需特殊配置。以下是詳細的部署流程：

1. 上傳 vLLM 鏡像：使用官方提供的 vLLM Docker 鏡像，無需對鏡像進行任何修改，將該鏡像上傳至阿里云容器鏡像服務（ACR）。

2. 創建函數：登錄阿里云控制臺，進入函數計算 3.0 管理頁面，開始創建一個新的 GPU 函數，并選擇適合的運行環境和配置。

3. 配置啟動命令：（為了保證服務的穩定性，需添加 –enforce-eager 參數以關閉急切模式）。

python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --enforce-eager --model ${NAS中的模型路徑} --trust-remote-code --served-model-name ${LLM模型} ...其他參數配置... --port ${函數暴露端口}

更多參數配置可參考 vLLM 官方文檔，根據具體需求調整配置。

python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /prod/models --trust-remote-code --served-model-name Qwen/Qwen-14B-Chat --gpu-memory-utilization 0.9 --max-model-len 4096 --port 8080

4. 選擇顯卡：對于大語言模型，推薦使用 Ada 系列的 GPU — fc.gpu.ada.1 卡型，并使用整卡顯存以支撐大體積的 LLM 模型。