一个潜在的解决方案(适用于多GPU机器)是让一个 api_server 拥有多个 engine。然后，当收到新请求时，api_server 将最短等待请求队列中的传入提示发送给 engine 。
这个解决方案具有以下优点：

• 自平衡
• 需要相对较少的代码
• 保持 vLLM 作为单个服务器

WoosukKwon,这听起来像是一个合理的解决方案吗？

从错误信息来看，问题出在无法对_thread.lock对象进行pickle。这是因为在使用cupy_utils.init_process_group时，它试图将一些不可pickle的对象传递给子进程。为了解决这个问题，你可以尝试将这些不可pickle的对象移除，或者使用其他方法来传递它们。

首先，你需要找到哪些对象是不可pickle的。在这个例子中，问题出在_thread.lock对象上。你可以通过以下方式检查：

import threading
print(isinstance(threading.Lock(), pickle.PicklingError))

如果输出为True,则表示该对象是不可pickle的。接下来，你需要找到为什么这些对象会出现在这里。可能的原因是在创建LLMEngine或LLMEngineFromEngineArgs时，传入了一些不应该被pickle的对象。你需要检查这些对象的创建过程，并确保它们是可以被pickle的。

另外，你可以尝试使用其他方法来传递这些不可pickle的对象。例如，你可以将它们存储在一个单独的文件中，然后在需要的时候读取它们。这样，你可以避免在进程间传递这些对象。但是，这种方法可能会增加系统的复杂性，因此请谨慎使用。

总之，你需要找到为什么这些不可pickle的对象会出现在这里，并采取相应的措施来解决这个问题。这可能涉及到修改你的代码，以便正确地创建和传递这些对象。
(我知道有人建议在单个服务器上使用单一模型，但这种方法并不适合我们的架构。目前我正在测试最简单的LLM离线调用用法，如果它能正常工作，以后会切换到异步引擎。非常感谢您对这个问题的回答！)