vLLM

vLLM устраняет вычислительное узкое место при масштабном развертывании больших языковых моделей. Современные LLM требуют значительных ресурсов памяти и вычислительной мощности, из-за чего инференс на практике становится дорогим и медленным. Оптимизированный механизм внимания и динамическая пакетная обработка vLLM позволяют организациям обслуживать модели быстрее и экономичнее по сравнению с традиционными подходами.

Ключевые возможности

• Оптимизация PagedAttention виртуализирует кэш ключей и значений механизма внимания, сокращая использование памяти GPU
• Непрерывная пакетная обработка и планирование запросов повышают загрузку GPU и пропускную способность
• Поддержка более 200 архитектур моделей, включая мультимодальные варианты и модели типа mixture-of-experts
• Простая интеграция с Hugging Face, требующая минимальных изменений в коде
• Совместимость с GPU NVIDIA и AMD, процессорами Intel и новыми аппаратными платформами
• OpenAI-совместимый REST API для удобного развертывания

vLLM обеспечивает гибкость и производительность как исследователям, создающим прототипы новых моделей, так и ML-инженерам, развертывающим инференс в рабочей среде, а также организациям, оптимизирующим расходы. Проект полностью открыт и доступен бесплатно, поэтому инференс корпоративного уровня могут использовать команды любого размера.