uv：現代 Python 項目管理的高效助手
uv：Rust 驅動的 Python 包管理新時代
在部署大語言模型（LLM）推理服務時，vLLM 是一個備受關注的方案，具備高吞吐、低延遲和對 OpenAI API 的良好兼容性。為了提高部署效率，依賴安裝工具的選擇同樣重要。
本文將介紹如何借助 uv 工具，快速部署并管理 vLLM 推理環境，提供更穩定、高效的運行體驗。
一、選擇 uv 的原因
在實際部署過程中，不少用戶遇到過依賴安裝慢、環境不一致、版本沖突等問題。傳統的 pip 和 conda 雖然功能完善，但在大項目下存在一定局限。
uv 是近期廣受開發者歡迎的 Python 包管理工具，具有以下優勢：
- 安裝速度快：使用 Rust 編寫，解析和安裝效率高；
- 依賴可鎖定：支持
uv.lock文件，確保環境一致； - 緩存機制優化：并發下載、智能緩存，避免重復安裝；
- 兼容性好：支持
requirements.txt和pyproject.toml；
二、vLLM 簡要說明
vLLM 是一個優化過的 LLM 推理引擎，具有如下特點：
- 支持 OpenAI Chat API 接口；
- 內置 PagedAttention，能高效調度多輪推理；
- 支持 Speculative Decoding；
- 適配各類主流大模型（LLaMA、Qwen、Baichuan 等）；
適合用于本地部署、企業服務及需要高速響應的應用場景。
三、部署流程（基于 uv）
1. 安裝 uv
curl -Ls https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 或者使用 pipx
pipx install uv
安裝完成后檢查版本：
uv --version
2. 創建虛擬環境
推薦使用 venv 管理 Python 虛擬環境：
python3 -m venv vllm-env
source vllm-env/bin/activate
3. 安裝 vLLM 及其依賴
使用 uv 安裝 vLLM 推理服務所需依賴：
uv pip install "vllm[serve]"
也可以通過 pyproject.toml 來管理依賴：
# pyproject.toml 示例
[project]
name = "vllm-env"
dependencies = ["vllm[serve]"]
安裝方式：
uv pip install -r requirements.txt
# 或
uv pip install
4. 啟動 vLLM 服務
以單卡部署為例：
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \--model /path/to/your/model \--tensor-parallel-size 1 \--port 8000
5. 本地驗證
通過 curl 驗證服務是否正常響應：
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \-H "Content-Type: application/json" \-d '{"model": "your-model-name","messages": [{"role": "user", "content": "你好，介紹一下vLLM"}]}'
四、部署建議
- 使用
uv pip sync+uv.lock鎖定依賴，保證開發與生產環境一致； - 將部署命令寫入 shell 腳本或 Makefile，方便自動化；
- 定期執行
uv pip check檢查依賴健康情況； - 若結合 Docker 使用，
uv能加快鏡像構建速度； - 使用
uv cache gc清理無用緩存，保持系統整潔；
五、小結
使用 uv 工具管理 Python 環境，可以顯著提升部署 vLLM 的效率和穩定性。無論是個人實驗還是企業級應用，結合 vLLM + uv 能帶來更輕量、可靠的部署體驗。
