vLLM与TRL协同部署：不浪费任何GPU

Hugging Face 博客介绍了如何将 vLLM 推理引擎与 TRL（Transformer Reinforcement Learning）训练框架协同部署在同一 GPU 集群上，以最大化 GPU 利用率。文章指出，在强化学习训练中，推理和训练任务往往交替进行，导致 GPU 空闲。通过共享 GPU 资源并动态调度，vLLM 可以在训练间隙执行推理请求，而 TRL 则在推理间隙进行训练，从而减少空闲时间。具体实现包括使用 Ray 进行资源管理，以及配置 vLLM 的异步推理模式。该方法适用于 RLHF 等需要频繁推理的训练场景，可显著提升吞吐量并降低成本。