陈少文的博客
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vLLM 部署 PD 分离应用
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原文中文，约5500字，阅读约需14分钟。
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内容提要
本文探讨了大模型应用中PD分离部署的必要性，分析了Prefill与Decode阶段的资源需求差异，建议将两者部署在不同设备上以优化性能。同时介绍了vLLM的连接器和部署过程，强调了缓存共享与负载均衡的重要性。
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关键要点
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大模型应用中PD分离部署的必要性
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Prefill与Decode阶段对资源的需求不同
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建议将Prefill和Decode部署在不同设备上以优化性能
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PD分离应用需要API Proxy、P节点和D节点三个服务
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P节点负责生成KV Cache，D节点负责读取和存储KV Cache
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vLLM支持多种连接器以实现P、D节点共享KV Cache
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部署过程包括启动vLLM容器、配置P和D节点、启动API Proxy服务
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实际生产中需考虑负载均衡、容错和缓存策略等问题
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延伸问答
为什么要进行PD分离部署？
PD分离部署是为了优化Prefill和Decode阶段的资源使用，因为这两个阶段对计算和显存的需求不同。
PD分离应用需要哪些服务？
PD分离应用需要API Proxy、P节点和D节点三个服务。
vLLM支持哪些连接器？
vLLM支持SharedStorageConnector、LMCacheConnectorV1、NixlConnector、P2pNcclConnector和MultiConnector等连接器。
如何启动vLLM容器环境？
可以使用nerdctl命令启动vLLM容器，配置端口和GPU等参数。
在PD分离部署中，P节点和D节点的角色是什么？
P节点负责生成KV Cache，而D节点负责读取和存储KV Cache。
PD分离部署中如何处理负载均衡和容错？
在实际生产中，需要考虑负载均衡、容错和缓存策略等问题，以确保系统的稳定性和性能。
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