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Da Großsprachmodelle (LLMs) für Anwendungen wie Chatbots, Codierungsassistenten und Inhaltsgenerierung immer zentraler werden, wächst die Herausforderung, sie bereitzustellen. Herkömmliche Inferenzsysteme haben zu kämpfen mit Gedächtnisgrenzen, langen Eingabebedingungen und Latenzproblemen. Hier vllm kommt herein.
In diesem Artikel gehen wir durch, was Vllm ist, warum es wichtig ist und wie Sie damit anfangen können.
# Was ist vllm?
vllm ist eine Open-Supply-LLM-Serviermotor, die entwickelt wurde, um den Inferenzprozess für große Modelle wie GPT, Lama, Mistral und andere zu optimieren. Es ist so konzipiert:
- Maximieren Sie die GPU -Nutzung
- Minimieren Sie den Speicheraufwand
- Unterstützen Sie hohen Durchsatz und niedrige Latenz
- Integrieren in Umarmtes Gesicht Modelle
Im Kern überlegt Vllm, wie das Speicher während der Inferenz verwaltet wird, insbesondere für Aufgaben, die ein sofortiges Streaming, einen langen Kontext und die Mehrfachbenutzer-Parallelität erfordern.
# Warum VLLM verwenden?
Es gibt mehrere Gründe, um die Verwendung von VLLM in Betracht zu ziehen, insbesondere für Groups, die große Sprachmodellanwendungen skalieren möchten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen oder zusätzliche Kosten zu entstehen.
// 1. hoher Durchsatz und geringe Latenz
VLLM ist so konzipiert, dass er einen viel höheren Durchsatz liefert als herkömmliche Serviersysteme. Durch die Optimierung des Speicherverbrauchs über den PageDattention -Mechanismus kann VLLM viele Benutzeranfragen gleichzeitig bearbeiten und gleichzeitig die schnellen Reaktionszeiten beibehalten. Dies ist für interaktive Instruments wie Chat-Assistenten, Codierung von Copiloten und Echtzeit-Inhaltsgenerierung von wesentlicher Bedeutung.
// 2. Unterstützung für lange Sequenzen
Traditionelle Inferenzmotoren haben Probleme mit langen Eingaben. Sie können langsam werden oder sogar aufhören zu arbeiten. VLLM ist so konzipiert, dass längere Sequenzen effektiver behandelt werden. Es hält auch mit großen Textmengen eine stetige Leistung. Dies ist nützlich für Aufgaben wie das Zusammenfassen von Dokumenten oder das Durchführen von langwierigen Gesprächen.
// 3. Einfache Integration und Kompatibilität
VLLM unterstützt häufig verwendete Modellformate wie z. Transformatoren und APIs kompatibel mit Openai. Dies erleichtert die Integration in Ihre vorhandene Infrastruktur mit minimalen Anpassungen Ihres aktuellen Setups.
// 4. Speicherauslastung
Viele Systeme leiden unter Fragmentierung und nicht genutzte GPU -Kapazität. VLLM löst dies durch die Verwendung eines virtuellen Speichersystems, das eine intelligentere Speicherzuweisung ermöglicht. Dies führt zu einer verbesserten GPU -Auslastung und einer zuverlässigeren Servicebereitstellung.
# Kerninnovation: PAGEDATTENTENTENTENTEN
Die Kerninnovation von VLLM ist eine Technik namens genannt PAGEDATTENTENTENTEN.
In traditionellen Aufmerksamkeitsmechanismen speichert das Modell für jedes Token in einem dichten Format Schlüssel/Wert (KV). Dies wird ineffizient, wenn es sich um viele Sequenzen unterschiedlicher Längen handelt.
PAGEDATTENTENTENTEN führt ein virtualisiertes Speichersystem ein, das den Paging -Strategien der Betriebssysteme ähnelt, um KV -Cache flexibler zu verarbeiten. Anstatt den Speicher für den Aufmerksamkeits-Cache vorzulegen, unterteilt VLLM ihn in kleine Blöcke (Seiten). Diese Seiten werden dynamisch zugewiesen und über verschiedene Token und Anfragen wiederverwendet. Dies führt zu einem höheren Durchsatz und einem geringeren Speicherverbrauch.
# Schlüsselmerkmale von VLLM
VllM ist voll mit einer Reihe von Funktionen, die es für die Servierdienste von großsprachigen Modellen sehr optimiert machen. Hier sind einige der herausragenden Funktionen:
// 1. OpenAI-kompatibler API-Server
VLLM bietet einen integrierten API-Server, der nachahmt OpenaiAPI -Format. Auf diese Weise können Entwickler es an vorhandene Workflows und Bibliotheken wie die anschließen Openai Python SDK mit minimalem Aufwand.
// 2. Dynamisches Cost
Anstelle von statischen oder festen Batching fordert VLLM -Gruppen dynamisch an. Dies ermöglicht eine bessere GPU -Auslastung und einen verbesserten Durchsatz, insbesondere unter unvorhersehbarem oder burstem Verkehr.
// 3.. Umarmende Integration des Gesichtsmodells
VLLM unterstützt Umarme Gesichtstransformatoren ohne Modellumwandlung. Dies ermöglicht eine schnelle, versatile und entwicklerfreundliche Bereitstellung.
// 4. Erweiterbarkeit und Open Supply
VllM ist mit Blick auf die Modularität gebaut und von einer aktiven Open-Supply-Neighborhood gepflegt. Es ist einfach, zu kundenspezifischen Bedürfnissen beizutragen oder zu verlängern.
# Erste Schritte mit VLLM
Sie können VLLM mit dem Python Paket Supervisor installieren:
Verwenden Sie diesen Befehl in Ihrem Terminal, um ein umarmendes Gesichtsmodell zu dienen:
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server
--model fb/opt-1.3b
Dadurch wird ein lokaler Server gestartet, der das OpenAI -API -Format verwendet.
Um es zu testen, können Sie diesen Python -Code verwenden:
import openai
openai.api_base = "http://localhost:8000/v1"
openai.api_key = "sk-no-key-required"
response = openai.ChatCompletion.create(
mannequin="fb/opt-1.3b",
messages=({"function": "consumer", "content material": "Hey!"})
)
print(response.selections(0).message("content material"))
Dies sendet eine Anfrage an Ihren lokalen Server und druckt die Antwort aus dem Modell.
# Häufige Anwendungsfälle
VLLM kann in vielen realen Situationen verwendet werden. Einige Beispiele sind:
- Chatbots und virtuelle Assistenten: Diese müssen schnell reagieren, auch wenn viele Menschen plaudern. VllM hilft bei der Verringerung der Latenz und zur gleichzeitigen Handlung gleichzeitig.
- Search Augmentation: VLLM kann Suchmaschinen verbessern, indem sie zusammen mit herkömmlichen Suchergebnissen kontextbezogene Zusammenfassungen oder Antworten bereitstellen.
- Enterprise AI -Plattformen: Von der Zusammenfassung der Dokumenten bis zur internen Wissensbasisabfrage können Unternehmen LLMs mit VLLM bereitstellen.
- Batch -Inferenz: Für Anwendungen wie Weblog -Schreiben, Produktbeschreibungen oder Übersetzungen kann VLLM mithilfe dynamischer Chargen große Inhaltsvolumina erzeugen.
# Leistungshighlights von VLLM
Leistung ist ein Hauptgrund für die Einführung von VLLM. Im Vergleich zu Commonplace -Transformator -Inferenzmethoden kann VLLM liefern:
- 2x–3x höherer Durchsatz (Token/Sekunden) im Vergleich zum Umarmungsgesicht + Deepspeed
- Niedrigerer Speicherverbrauch dank der KV -Cache -Verwaltung über PageDattention
- Schleinere Skalierung über mehrere GPUs mit Modell-Sharding und Tensor-Parallelität
# Nützliche Hyperlinks
# Letzte Gedanken
VLLM definiert neu, wie große Sprachmodelle eingesetzt und bedient werden. Mit seiner Fähigkeit, lange Sequenzen zu handhaben, den Speicher zu optimieren und einen hohen Durchsatz zu liefern, entfernt es viele der Leistungsengpässe, die traditionell eingeschränkte LLM -Nutzung in der Produktion haben. Die einfache Integration in vorhandene Instruments und versatile API -Unterstützung macht es zu einer hervorragenden Wahl für Entwickler, die AI -Lösungen skalieren möchten.
Jayita Gulati ist ein Fanatic und technische Schriftsteller für maschinelles Lernen, der von ihrer Leidenschaft für den Aufbau maschineller Lernmodelle angetrieben wird. Sie hat einen Grasp -Abschluss in Informatik an der Universität von Liverpool.