vLLM

vLLM beseitigt den rechnerischen Engpass bei der Bereitstellung großer Sprachmodelle in großem Maßstab. Moderne LLMs benötigen erhebliche Speicher- und Rechenressourcen, wodurch ihre praktische Nutzung teuer und langsam werden kann. Der optimierte Aufmerksamkeitsmechanismus und die dynamische Stapelverarbeitung von vLLM ermöglichen es Organisationen, Modelle schneller und kostengünstiger als mit herkömmlichen Ansätzen bereitzustellen.

Höhepunkte

• PagedAttention virtualisiert den Schlüssel-Wert-Zwischenspeicher des Aufmerksamkeitsmechanismus und senkt so den GPU-Speicherbedarf
• Kontinuierliche Stapelverarbeitung und Anfragenplanung maximieren GPU-Auslastung und Durchsatz
• Unterstützt mehr als 200 Modellarchitekturen, darunter multimodale Modelle und Mischungen spezialisierter Teilmodelle
• Nahtlose Einbindung von Hugging Face mit nur wenigen erforderlichen Codeänderungen
• Kompatibel mit GPUs von NVIDIA und AMD, Intel-Prozessoren und neuen Hardwareplattformen
• Enthält eine mit OpenAI kompatible REST-API für eine unkomplizierte Bereitstellung

Ob für Forscher, die neue Modelle erproben, ML-Ingenieure, die Inferenzlasten produktiv bereitstellen, oder Organisationen, die Kosten optimieren möchten: vLLM bietet Flexibilität und hohe Leistung. Das Projekt ist vollständig quelloffen und kostenlos nutzbar und macht Inferenz auf Unternehmensniveau für Teams jeder Größe zugänglich.