详细介绍
Nano-vLLM 是一个从零实现的轻量级 vLLM 推理库，旨在在资源受限环境下提供接近 vLLM 的高性能离线推理能力，同时保持代码可读性与可定制性。项目核心以简洁的 Python 实现为主线，便于研究者与工程师快速上手、调试与集成。
主要特性
- 接近 vLLM 的高效离线推理性能，支持在单机 GPU 上进行快速推断。
- 精简且可读的代码库（约 1,200 行 Python），便于二次开发与学习。
- 提供一套优化方案：前缀缓存（prefix caching）、张量并行（tensor parallelism）、Torch 编译与 CUDA Graph 等性能手段。
使用场景
- 在本地或边缘设备上进行大模型的离线推理与性能基准测试。
- 需要可读、可定制推理栈的研究或工程原型构建。
- 作为学习推理器实现原理、验证优化手段或做模型性能对比的轻量级测试平台。
技术特点
- 与 vLLM 接口相似，能快速替换测试场景中的推理后端。
- 借助 Torch 编译与 CUDA Graph 降低推理延迟，并支持张量并行以扩展到多卡场景。
- 文档与示例（如
example.py、bench.py）帮助用户快速复现与评估性能。