[Bug]: vLLM+LMCache GLM-5.2 inference causes engine RPCTimeout

问题场景

用户使用 vLLM 框架并集成 LMCache 缓存库，对 GLM-5.2 模型进行推理服务时，引擎返回 RPCTimeout 错误，导致推理请求中断。

报错原文

[Bug]: vLLM+LMCache GLM-5.2 inference causes engine RPCTimeout

原因分析

可能原因：vLLM 0.25.x 及更早版本与 LMCache 在 GLM-5.2 模型的推理过程中存在通信超时或资源竞争问题，导致引擎 RPC 连接超时。该问题在 vLLM 0.26.0 中已修复。

环境排查

• 确认 vLLM 版本（避免低于 0.26.0）
• 确认 LMCache 版本（Issue 未明确给出，建议检查与 vLLM 0.26.0 的兼容性）
• 确认 Python 版本（环境使用 3.12.13，兼容性良好）
• 确认 PyTorch 版本（2.11.0+cu130，Cuda 13.0）
• 确认 GPU 驱动及是否为多节点部署（AWS 环境可能涉及网络延迟）

解决步骤

1. 将 vLLM 升级到 0.26.0 或更高版本。
   注意：升级前请备份配置文件，且确保其他依赖项兼容。
2. 清理旧的 LMCache 进程或重启推理服务，确保新版本生效。
3. 如果升级后问题未完全解决，请参考 LMCache 官方 #4123 中的进一步建议（如调整超时参数或降级 LMCache 版本）。

验证方法

重新运行包含 GLM-5.2 模型的推理任务，观察是否不再出现 RPCTimeout 错误，并能正常完成推理响应。

参考来源

vllm-project/vllm #48801

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