Nano-vLLM-MS
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这是一个基于 nano-vLLM 的轻量级 vLLM 实现，增强了对 MoE 模型和 Speculative Decoding（推测解码）的支持。
核心特性
- ✅MoE 模型支持- 在 nano-vLLM 推理流水线中支持 Qwen3-MoE 模型，包含基于 router 的 top-k expert 选择与融合专家计算。
- ✅Speculative Decoding 流水线- 实现了端到端的推测解码路径，包含 N-gram 草稿 token 提案。
- 🚀高效 N-gram proposer- 使用基于 prompt 查找的方法，并结合 Numba 加速与自适应线程控制，降低大 batch 场景下的草稿生成开销。
- ⚡面向性能的运行时- 保留了 nano-vLLM 的优化能力，例如 prefix cache、tensor parallel、CUDA graph capture 等。
- 📊可复现示例与基准测试- 提供
example_moe.py、example_sd.py和bench.py，可快速验证功能并与 vLLM 对比吞吐。
安装
pip install git+https://github.com/banfeb/nano-vLLM-MS2.git模型下载
如果你想手动下载模型权重，可使用以下命令：
huggingface-cli download --resume-download yujiepan/qwen3-moe-tiny-random \ --local-dir ~/huggingface/qwen3-moe-tiny-random/ \ --local-dir-use-symlinks False快速开始
使用方式可参考example_moe.py或example_sd.py。API 基本与 vLLM 接口一致，LLM.generate方法有少量差异：
from nanovllm import LLM, SamplingParams llm = LLM("/YOUR/MODEL/PATH", enforce_eager=True, tensor_parallel_size=1,speculative_config={}) sampling_params = SamplingParams(temperature=0.6, max_tokens=256) prompts = ["Hello, Nano-vLLM-MS."] outputs = llm.generate(prompts, sampling_params) outputs[0]["text"]基准测试
基准测试请参考bench.py。
下面给出两组基准测试结果：
- 用于验证 Qwen3-MoE 执行路径的 MoE 推理基准测试。
- 基于 Qwen3-0.6B 的 Speculative Decoding 基准测试，用于衡量 N-gram 草稿生成流水线带来的吞吐提升。
MoE 推理基准测试
这组测试数据来自 MoE 模型路径，不包含Speculative Decoding。所使用的 Qwen3-MoE 模型是一个随机参数 checkpoint，因此这里的测试主要用于功能验证与吞吐评估，而不是生成质量评估。
测试配置：
- 硬件：RTX 3090（24GB）
- 模型：
yujiepan/qwen3-moe-tiny-random - 总请求数：256 条序列
- 输入长度：在 100 到 1024 token 范围内随机采样
- 输出长度：在 100 到 1024 token 范围内随机采样
性能结果：
| 推理引擎 | 输出 Token 数 | 耗时（s） | 吞吐（tokens/s） |
|---|---|---|---|
| vLLM | 133,966 | 5.53 | 24,242.19 |
| Nano-vLLM-MS | 133,966 | 6.37 | 23,214.07 |
Speculative Decoding 基准测试
为了评估 Speculative Decoding 的效果，我们另外在Qwen3-0.6B上测试了 Nano-vLLM-MS。该模型也是当前 speculative decoding 示例所使用的基础稠密模型。这里对比的是普通解码与开启 N-gram speculative path 后的吞吐表现。
测试配置：
- 模型：
Qwen3-0.6B - 推理引擎：
Nano-vLLM-MS - 对比方式：普通解码 vs. Speculative Decoding
性能结果：
| 模式 | 吞吐（tokens/s） |
|---|---|
| 普通解码 | 1,418.09 |
| Speculative Decoding | 1,996.81 |
在该配置下，Speculative Decoding 将吞吐从1418.09 tok/s提升到1996.81 tok/s，约提升40.8%。
