xLLM 是火山方舟全自研的高效推理框架，支持PD分离（ Prefiling、Decoding）、弹性扩缩等特性，性能显著领先开源框架。
在火山引擎机器学习平台（veMLP）的推理服务中，已产品化支持使用xLLM推理引擎实现PD分离部署功能。通过本文，您可使用 xLLM 预置镜像，部署Qwen3模型推理服务；同时这里会给出 xLLM 镜像相较于 vLLM 开源版的性能数据对比。

预置模型信息

Tips：请留意镜像、模型路径需要根据Region位置适当调整。例如示例Qwen3-32B文件位于cn-beijing Region，TOS路径为tos://preset-models-cn-beijing-tob-demo/Qwen/Qwen3-32B；如果文件位于cn-beijing2 Region，TOS路径调整为tos://preset-models-cn-beijing2-tob-demo/Qwen/Qwen3-32B。镜像地址同理。

1.创建服务

创建服务

• 正确填写【服务名称】，【私有网络】，【API 网关】，8000 服务推理端口，8080 监控指标采集端口等信息。

创建 API 网关（第一次创建服务时）

• 正确填写 VPC，开启 VMP

2.创建部署

新增部署

• 在上面创建服务的部署 tab 页面，点击新增部署。

• 正确填写所属队列，GPU等信息。

• Prefill 角色和 Decode 角色，都需要正确填写用户模型路径$VEPFS_MODEL_PATH/Qwen/Qwen3-32B/。
• 选择【子网】，【安全组】，并且点击创建后，等待实例排队运行中。

• 观察 【decode】 角色实例日志，无模型加载报错，等待模型加载运行。
• 从在线服务的调用指南 tab 页面，获取服务调用地址。如需加密，则在当前页面开启 API Key校验。

模型部署建议

功能限制

• 暂不支持128K长文本输入。
• 暂不支持 Function Call
• 暂不支持指定response_format
• 暂不支持enable-thinking请求字段。可以在用户提示词或系统消息中添加 /think 和 /no_think ,以切换模型的思考模式。

# think
curl -X POST <访问地址>/v1/chat/completions \
 -H "Content-Type: application/json" -d '{
    "model": "Qwen/Qwen3-235B-A22B,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "帮我设计北京三天的旅游行程 /think"}
    ],
    "max_tokens": 800
}'


# no_think
curl -X POST <访问地址>/v1/chat/completions \
 -H "Content-Type: application/json" -d '{
    "model": "Qwen/Qwen3-235B-A22B",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "帮我设计北京三天的旅游行程 /no_think"}
    ],
    "max_tokens": 800
}'

使用 OpenAI 兼容方式调用模型

部署完成后会自动创建公网服务 ，提供 HTTP OpenAI API 端点。可以按照 OpenAI 兼容 API 方式去调用。例如：

# 流式
curl -X POST <访问地址>/v1/chat/completions \
 -H "Content-Type: application/json" -d '{
    "model": "Qwen/Qwen3-32B",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "帮我设计北京三天的旅游行程"}
    ],
    "max_tokens": 20,
    "stream": true
}'

# 非流式
curl -X POST <访问地址>/v1/chat/completions \
 -H "Content-Type: application/json" -d '{
    "model": "Qwen/Qwen3-235B-A22B",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "帮我设计北京三天的旅游行程"}
    ],
    "max_tokens": 800
}'

流式输出样例

{"id": "chatcmpl-17399634109****", "choices": [{"index": 0, "delta": {"role": "assistant", "content": "", "reasoning_content": "Okay", "tool_calls": []}, "finish_reason": ""}], "created": 1739963410, "model": "vemlp-deepseek-r1-enc", "system_fingerprint": "fp", "object": "chat.completion.chunk", "usage": {"prompt_tokens": 9, "completion_tokens": 1, "total_tokens": 10, "completion_tokens_details": {"reasoning_tokens": 1}}}
{"id": "chatcmpl-17399634109****", "choices": [{"index": 0, "delta": {"role": "assistant", "content": "", "reasoning_content": ",", "tool_calls": []}, "finish_reason": ""}], "created": 1739963410, "model": "vemlp-deepseek-r1-enc", "system_fingerprint": "fp", "object": "chat.completion.chunk", "usage": {"prompt_tokens": 9, "completion_tokens": 2, "total_tokens": 11, "completion_tokens_details": {"reasoning_tokens": 2}}}
...

非流式输出样例

{"id":"chatcmpl-1739963676****","object":"chat.completion","created":1739963676,"model":"vemlp-deepseek-r1-enc","system_fingerprint":"fp","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"\n\n以下是为您设计的北京三日经典行程，涵盖历史古迹、皇家园林、现代地标及本地文化体验，行程紧凑但劳逸结合：\n\n🌟 **第一天：中轴线经典之旅**\n","reasoning_content":"嗯，用户让我帮忙设计一个北京三天的旅游行程。首先，我需要考虑用户可能的背景和需求。北京作为中国的首都，有很多经典的景点，比如故宫、天安门、长城之类的。用户可能第一次来北京，想看看这些必去的地方。不过也有可能他们已经去过一些景点，想更深入地体验。不过通常第一次设计的话，还是以经典景点为主比较保险。\n\n接下来，我要确定三天的行程安排是否合理。北京很大，景点之间可能需要考虑交通时间。比如长城在郊区，需要单独安排一天。第一天可能在市中心，安排天安门、故宫、景山这些比较集中的地方。第二天可以考虑颐和园和圆明园，这两个都在海淀区，离市中心稍远，但可以放在同一天。第三天可以安排一些文化体验，比如胡同、南锣鼓巷、798艺术区之类的。\n\n还要注意时间分配是否合理。比如故宫需要半天时间，如果加上天安门广场和毛主席纪念堂，可能需要一上午。下午去景山公园，然后晚上去王府井。这样的安排是否太赶？可能需要调整。另外，要考虑用户的体力，尤其是长城一天可能需要较多步行，所以第二天安排颐和园和圆明园，第三天相对轻松的文化景点可能更合适。\n\n饮食方面，用户可能想体验北京特色美食，比如烤鸭、炸酱面、涮羊肉等。所以在每天的行程里推荐附近的餐馆或小吃街是必要的。比如第一天午餐在故宫附近可能不太方便，但可以推荐王府井的小吃街或者附近的餐馆。晚餐在王府井的话，全聚德是经典选择，但可能需要提前预定。\n\n交通方面，北京地铁比较方便，但有些景点可能需要打车或者公交。比如长城通常需要坐公交或者旅游专线，或者参加一日游团。要提醒用户注意交通时间和方式，避免耽误行程。\n\n另外，季节因素也要考虑。如果是夏天，注意防晒和补水；冬天的话，保暖措施。但用户没有提到具体时间，可能需要一般性的提醒。\n\n还要注意景点开放时间和闭馆日。比如故宫周一闭馆，所以行程安排要避开周一。如果用户不知道这一点，可能会白跑一趟。所以在注意事项里需要提醒。\n\n可能用户还想体验北京的文化，比如胡同、四合院，所以第三天安排了南锣鼓巷和后海，还有798艺术区，这样既有传统文化，又有现代艺术，比较全面。\n\n最后，检查行程是否覆盖了北京的主要景点，三天时间是否足够。第一天：天安门、故宫、景山、王府井。第二天：长城、鸟巢水立方。第三天：颐和园、圆明园、南锣鼓巷、后海。或者可能需要调整，比如第二天如果去长城的话，可能下午回来比较累，晚上安排鸟巢水立方的夜景不错。第三天颐和园和圆明园可能比较紧凑，但可以安排上午和下午分别游览。或者是否应该把颐和园和圆明园放在第二天，而长城单独一天？需要再考虑路线是否合理。\n\n可能第二天去长城，回到市区后去鸟巢水立方，这样比较顺路，因为长城在北部郊区，而鸟巢也在北边，可能更合适。而颐和园和圆明园在西郊，所以第三天安排那里，然后下午去南锣鼓巷和后海。或者反过来？需要查地图确认地理位置。\n\n另外，用户可能有兴趣看升旗仪式，所以第一天早上可以建议早起看升旗，但需要提前查好时间，并且可能需要很早起床，比如夏天升旗很早，用户是否愿意？\n\n总之，需要综合考虑景点分布、时间安排、交通、饮食和用户的体力，确保行程合理可行，不要太赶，又能覆盖主要景点。\n","tool_calls":[]},"finish_reason":"length"}],"usage":{"completion_len":799,"prompt_len":12,"total_len":811,"completion_tokens_details":{"reasoning_tokens":758}}}

推理框架性能对比

以 3500: 1500 的Qwen3-235B-A22B 模型为例：

• 火山 xLLM 版 Qwen3-235B-A22B 推理的单机极限总吞吐可达到7389 token/s，是vLLM版（4092 token/s）的146%。
• 限定 TPOT < 35 ms 的 SLO 下，火山 xLLM 版吞吐是 vLLM 的 161 %

以 2500: 1500 的Qwen3-235B-A22B 模型为例：

• 火山 xLLM 版 DeepSeek 推理的单机极限吞吐可达 7259 tokens/s，输出吞吐达到 2722 tokens/s，达到 vLLM 版吞吐量的两倍。
• 限定 TPOT < 35 ms 的 SLO 下，火山 xLLM 版的单机输出吞吐能达到1586 tokens/s，比 vLLM 版高 81%

在TPOT < 40ms 的 SLO 下进行Qwen3-32B 推理，xLLM吞吐相比开源框架吞吐能力提升约 1 倍。

• 输入输出比例为3500:1500时，火山 xLLM 版的平均单机输出吞吐能达到774 token/s，是 vLLM 版性能的171%
• 输入输出比例为2500:1500时，火山 xLLM 版的平均单机输出吞吐能达到908 token/s，vLLM 版单机输出吞吐为557 token/s，提高了63%

Qwen3-32B 性能测试

3500: 1500

xLLM torch版

vLLM

2500:1500

xLLM torch版

vLLM

Qwen3-32B-FP8 性能测试

3500: 1500

xLLM

SGLang

Qwen3-235B-A22B 性能测试

3500: 1500

xLLM xperf版

vLLM

SGLang

2500: 1500

xLLM xperf版

vLLM

Qwen3-235B-A22B-FP8 性能测试

3500: 1500

xLLM

SGLang