一、前言
在应对业务访问量级提升的过程中，我们通过从单机单卡部署升级到单机多卡部署的方式，成功实现了VLLM模型的性能提升。在此过程中,我们遇到了一些问题和挑战，现在我将深入剖析这些经验教训，希望能够帮助大家快速上手部署可投入生产运行的环境。
本次采用入门级的4090双卡 24GB显存的配置，部署Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 模型。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 模型具有众多显著的好处。它能够凭借出色的语言理解和生成能力，精准地理解用户输入的各种复杂指令，并生成逻辑清晰、内容丰富且连贯的高质量回复。其在多语言处理方面表现出色，可轻松应对不同语言的输入和输出，拓宽了应用场景和用户群体。为用户带来更加优质和个性化的服务体验。
二、术语
2.1. vLLM
vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量，实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。
2.2. Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
新的 Llama 3.1 模型包括 8B、70B、405B 三个版本。经过网友测试，该模型在 AI 的基准测试中有显著进步，其性能可以超越当前大模型天花板 GPT-4o。而模型的 instruct 版本通常会更强。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 是 Meta 推出的一款语言模型，具有以下显著特点。它在设计上针对指令任务进行了优化，能够更好地理解和响应各种
总结
### 文章总结#### 一、前言
本文详述了从单机单卡到单机多卡部署的转变过程，成功提升了VLLM模型的性能，并以入门级配置（4090双卡，24GB显存）部署了Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型。这一转变面对诸多挑战，但作者通过分享经验教训，旨在帮助读者快速掌握部署可投产环境的方法。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型展现出非凡的语言处理和生成能力，能够精准理解复杂用户指令，并生成高质量的多语言回复，极大地拓宽了应用场景，提升了用户体验。
#### 二、术语解析
1. **vLLM**
- vLLM是一个高效的大模型推理加速框架，通过PagedAttention技术管理attention缓存张量，实现了吞吐量的大幅提升（较HuggingFace Transformers高14-24倍）。
2. **Meta-Llama-3.1-8B-Instruct**
- Meta-Llama-3.1系列包括8B、70B、405B三版，其在AI基准测试中表现优异，性能可媲美甚至超越GPT-4o。
- Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是Meta针对指令任务优化的语言模型，具有更出色的理解和响应能力，能够精确地分析和执行用户的复杂指令。
通过这两大术语的解析，我们理解了文章所使用技术和模型的基础知识，进一步加深了对文章内容的理解。