vLLM

vLLM aborda el cuello de botella computacional que supone desplegar grandes modelos de lenguaje a escala. Los LLM modernos requieren una cantidad considerable de memoria y recursos de cálculo, lo que encarece y ralentiza la inferencia práctica. El mecanismo de atención optimizado y el procesamiento dinámico por lotes de vLLM permiten servir modelos con mayor rapidez y a menor coste que los métodos tradicionales.

Funciones destacadas

• PagedAttention virtualiza la caché de claves y valores de atención para reducir el uso de memoria de la GPU
• El procesamiento continuo por lotes y la planificación de solicitudes maximizan el uso y el rendimiento de la GPU
• Admite más de 200 arquitecturas de modelos, incluidas variantes multimodales y de mezcla de expertos
• Integración directa con Hugging Face que requiere cambios mínimos en el código
• Compatible con GPU de NVIDIA y AMD, CPU de Intel y nuevas plataformas de hardware
• Incluye una API REST compatible con OpenAI para facilitar el despliegue

Tanto si eres un investigador que crea prototipos de nuevos modelos como un ingeniero de aprendizaje automático que despliega cargas de inferencia en producción o una organización que busca reducir costes, vLLM ofrece flexibilidad y rendimiento. El proyecto es completamente gratuito y de código abierto, lo que hace que la inferencia de nivel empresarial sea accesible para equipos de cualquier tamaño.