vLLM

vLLM resolve o gargalo computacional da implantação de grandes modelos de linguagem em escala. LLMs modernos exigem muita memória e capacidade de processamento, tornando a inferência prática cara e lenta. O mecanismo de atenção otimizado e o agrupamento dinâmico de requisições do vLLM permitem servir modelos com mais rapidez e menor custo do que abordagens tradicionais.

Destaques

• A otimização PagedAttention virtualiza o cache de chaves e valores da atenção para reduzir o uso da memória da GPU
• O agrupamento contínuo e o agendamento de requisições maximizam a utilização e o desempenho da GPU
• Oferece suporte a mais de 200 arquiteturas de modelos, incluindo variantes multimodais e mixture-of-experts
• Integração direta com Hugging Face, exigindo poucas alterações no código
• Compatível com GPUs NVIDIA e AMD, CPUs Intel e plataformas de hardware emergentes
• Inclui uma API REST compatível com OpenAI para facilitar a implantação

Seja para pesquisadores que criam protótipos de novos modelos, engenheiros de machine learning que implantam cargas de inferência em produção ou organizações que buscam otimizar custos, vLLM oferece flexibilidade e desempenho. O projeto é totalmente gratuito e de código aberto, tornando a inferência de nível empresarial acessível a equipes de qualquer tamanho.