vLLM助力高效服务多个微调模型：Multi-LoRA技术详解
AWS Machine Learning Blog2026/02/26 04:56机翻/自动摘要/自动分类
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摘要
本文提出Multi-LoRA技术，通过在模型层插入适配器实现多模型共享GPU资源，显著提升效率。适用于MoE模型如GPT-OSS、Qwen3-MoE等，已在vLLM 0.15.0中实现，并在Amazon SageMaker AI和Bedrock上部署。性能提升包括OTPS提高19%和TTFT缩短8%。
正文
本文介绍了如何在vLLM框架中实现Multi-LoRA推理优化，以支持在Amazon SageMaker AI和Amazon Bedrock上高效服务多个模型。Multi-LoRA通过在模型层中插入小型可训练适配器，实现对模型（如GPT-OSS、Qwen3-、DeepSeek和Llama ）的，而无需重新训练整个模型权重。在推理阶段，多个自定义模型可以共享同一GPU资源，通过切换适配器来处理请求，从而显著提升资源利用率。文章还提到，针对GPT-OSS 20B模型，亚马逊进行了特定优化，使输出数（OTPS）提升19%，首次输出时间（TTFT）缩短8%。这些优化已在vLLM 0.15.0版本中实现，用户可直接在本地部署或在Amazon SageMaker AI和Amazon Bedrock上托管LoRA定制模型以享受性能提升。