在大模型本地化部署领域，vLLM凭借PagedAttention分页注意力机制和动态批处理技术，已成为高性能推理的首选框架。它能大幅降低显存碎片化问题，显著提升并发处理能力，即使是RTX 3060这类消费级显卡，也能流畅运行7B/8B级别的开源模型。本文将从基础原理入手，循序渐进地教你完成vLLM的环境搭建、模型部署、API调用，并针对RTX 3060做了专属优化，无论是学习还是小型项目开发都能直接套用。

一、vLLM核心优势：为什么选它做本地化推理？

在开始实操前，先搞懂vLLM的核心竞争力，后续调优也能更有方向：

1. PagedAttention分页注意力机制：有效解决传统大模型推理时的显存碎片化问题。它将KV Cache切分成固定大小的“页”，通过页表管理映射关系，让闲置显存得到充分利用，这对显存有限的消费级显卡尤其重要。

2. Continuous Batching动态批处理技术：打破静态批处理的效率瓶颈。当批次中某条请求生成完成，会立即接入新请求，让GPU始终保持高负载状态，并发能力远超传统框架。

3. 灵活量化与多GPU支持：支持AWQ、INT4等多种量化方式，能在几乎不损失精度的前提下大幅降低显存占用；同时支持张量并行，可将模型拆分到多个GPU运行，适配不同硬件条件。

4. OpenAI兼容API：部署后能直接提供与OpenAI一致的API接口，后续对接Java、Python等业务代码时无需大幅适配。