vLLM

vLLM résout le goulot d’étranglement informatique lié au déploiement à grande échelle des grands modèles de langage. Les LLM modernes exigent d’importantes ressources de mémoire et de calcul, ce qui rend leur utilisation pratique coûteuse et lente. Le mécanisme d’attention optimisé et le traitement dynamique par lots de vLLM permettent aux organisations de servir leurs modèles plus rapidement et à moindre coût que les approches classiques.

Points forts

• Optimisation PagedAttention qui virtualise le cache clé-valeur de l’attention afin de réduire l’utilisation de la mémoire GPU
• Traitement continu par lots et ordonnancement des requêtes pour maximiser l’utilisation et le débit du GPU
• Prise en charge de plus de 200 architectures de modèles, dont des modèles multimodaux et des variantes à mélange d’experts
• Intégration fluide à Hugging Face avec très peu de modifications du code
• Compatibilité avec les GPU NVIDIA et AMD, les processeurs Intel et les nouvelles plateformes matérielles
• API REST compatible avec OpenAI pour simplifier le déploiement

Que vous soyez chercheur en train de prototyper de nouveaux modèles, ingénieur en apprentissage automatique chargé de déployer des charges d’inférence en production ou organisation souhaitant réduire ses coûts, vLLM offre à la fois souplesse et performances. Le projet est entièrement open source et gratuit, ce qui rend l’inférence adaptée aux entreprises accessible aux équipes de toute taille.