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Qwen3-4B-Instruct-2507内存泄漏？vLLM稳定性优化实战

1. 背景与问题引入

随着大模型在实际生产环境中的广泛应用，推理服务的稳定性和资源利用率成为关键挑战。Qwen3-4B-Instruct-2507作为通义千问系列中性能优异的40亿参数非思考模式模型，在通用能力、多语言支持和长上下文理解方面均有显著提升，尤其适用于高并发、低延迟的在线服务场景。

该模型原生支持高达262,144的上下文长度，并采用GQA（Grouped Query Attention）架构设计，在保证推理效率的同时增强了对复杂任务的理解能力。然而，在使用vLLM部署Qwen3-4B-Instruct-2507并结合Chainlit构建交互式前端时，部分用户反馈出现内存持续增长甚至OOM（Out of Memory）崩溃的现象——这正是典型的内存泄漏或资源未释放问题。

本文将围绕这一典型问题展开深度排查与优化实践，重点分析vLLM在处理长序列请求、批处理调度及缓存管理中的潜在风险点，并提供可落地的稳定性增强方案。

2. 技术栈概述与部署流程回顾

2.1 模型核心特性再梳理

Qwen3-4B-Instruct-2507具备以下关键技术特征：

• 因果语言模型结构：标准自回归生成架构
• 参数规模：总参数40亿，其中非嵌入参数约36亿
• 网络深度：36层Transformer块
• 注意力机制：GQA配置（Query头32个，KV头8个），有效降低KV Cache显存占用
• 上下文长度：原生支持262,144 tokens，适合超长文档摘要、代码分析等场景
• 运行模式：仅支持非思考模式，输出不含<think>标记，无需设置enable_thinking=False

该模型通过vLLM进行高效推理部署，利用PagedAttention技术实现KV Cache的分页管理，理论上应具备良好的显存控制能力。但在实际调用过程中，仍可能出现显存“只增不减”的异常行为。

2.2 部署与调用流程简述

当前典型部署路径如下：

1. 使用vLLM启动HTTP API服务：

   python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 \ --tensor-parallel-size 1 \ --max-model-len 262144 \ --enforce-eager \ --gpu-memory-utilization 0.9

2. 后端日志验证服务状态：

   cat /root/workspace/llm.log

   若日志显示模型加载完成且API监听正常，则表明服务已就绪。

3. 前端通过Chainlit连接OpenAI兼容接口发起对话请求。

4. 用户通过Web界面输入问题，观察响应结果。

尽管流程看似简单，但当连续发送多个长文本请求后，GPU显存占用逐步攀升，最终导致服务中断。

3. 内存泄漏现象定位与根因分析

3.1 现象复现与监控手段

为准确捕捉内存变化趋势，我们启用以下监控方式：

• nvidia-smi dmon实时采集GPU显存使用情况
• vLLM内置指标暴露/metrics接口（Prometheus格式）
• Chainlit日志记录每次请求的token数与响应时间

测试发现：即使所有客户端断开连接，已完成请求对应的KV Cache并未被及时回收，显存占用长期维持高位。

3.2 根本原因剖析

经过源码级排查与社区经验对照，确认主要问题集中在以下几个方面：

（1）PagedAttention 缓存未主动清理

vLLM虽采用PagedAttention管理KV Cache，但默认策略是懒惰释放（lazy eviction）。即只有当新请求到来且显存不足时，才会触发旧序列的淘汰机制。若系统处于空闲状态但无新请求压力，已结束的会话缓存可能长期驻留。

（2）max_model_len 设置过大引发碎片化

设置--max-model-len 262144导致每个block（默认大小16）需预留大量虚拟页。虽然实际请求远小于此值，但vLLM仍按最大长度预分配元数据结构，造成显存元信息浪费与碎片积累。

（3）缺乏请求级别的显存配额控制

vLLM默认以吞吐优先为目标，未对单个请求或用户会话施加显存预算限制。恶意或异常长输入可能导致个别请求独占大量资源，影响整体稳定性。

（4）Chainlit 异步调用未正确关闭流式连接

在Web前端频繁刷新或关闭页面时，gRPC/HTTP流式连接未能优雅终止，导致后端误判为“活跃请求”，从而保留相关缓存上下文。

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