Einführung:
vLLM ist eine Python-Bibliothek mit hohem Durchsatz und hoher Effizienz für die Inferenz und den Service von Large Language Models (LLMs). Sie wurde entwickelt, um die Bereitstellung von LLMs zu vereinfachen und die Inferenzgeschwindigkeit deutlich zu erhöhen, während gleichzeitig die Kosten gesenkt werden. vLLM konzentriert sich auf die Optimierung des Speichermanagements und der Planung, um eine herausragende Leistung zu erzielen.
Kernfunktionen:
PagedAttention: Die Kerninnovation von vLLM ist der PagedAttention-Algorithmus. Traditionelle Aufmerksamkeitsmechanismen erfordern die Speicherung aller vorherigen Schlüssel und Werte für jedes Token, was zu einem enormen Speicherbedarf führt, insbesondere bei langen Sequenzen. PagedAttention unterteilt die Aufmerksamkeits-Schlüssel und -Werte in Seiten, ähnlich der virtuellen Speicherverwaltung in Betriebssystemen. Dies ermöglicht vLLM, den Aufmerksamkeits-Speicher dynamisch zu verwalten und zu teilen, wodurch die Speicherverschwendung erheblich reduziert und längere Sequenzen und größere Batch-Größen unterstützt werden.
Kontinuierliche Batch-Verarbeitung: vLLM unterstützt die kontinuierliche Batch-Verarbeitung, was bedeutet, dass es Token aus verschiedenen Anfragen dynamisch zu einem Batch für die Verarbeitung kombinieren kann. Dies maximiert die Nutzung der GPU-Ressourcen und erhöht den Durchsatz.
Effiziente CUDA-Kernel: vLLM verwendet hochoptimierte CUDA-Kernel zur Implementierung von PagedAttention und anderen Operationen. Diese Kernel sind sorgfältig entworfen, um die parallele Verarbeitungskapazität der GPU voll auszuschöpfen.
Einfache Bedienung: vLLM bietet eine einfach zu bedienende Python-API, die sich problemlos in bestehende LLM-Anwendungen integrieren lässt. Es unterstützt auch verschiedene gängige LLM-Frameworks wie Hugging Face Transformers.
Unterstützung verschiedener Modellarchitekturen: vLLM unterstützt eine Vielzahl gängiger LLM-Architekturen, darunter:
Verteilte Inferenz: vLLM unterstützt verteilte Inferenz, sodass Sie die LLM-Inferenz über mehrere GPUs skalieren können.
Tensor-Parallelität: Unterstützung für Tensor-Parallelität, um die Leistung der verteilten Inferenz weiter zu verbessern.
Streaming-Ausgabe: vLLM unterstützt Streaming-Ausgabe, sodass Sie Token sofort empfangen können, sobald sie generiert werden, ohne auf die Fertigstellung der gesamten Sequenz warten zu müssen.
OpenAI API-Kompatibilität: vLLM bietet einen mit der OpenAI API kompatiblen Server, der die Migration von OpenAI oder die Integration erleichtert.
Hauptvorteile:
Installation:
vLLM kann mit pip installiert werden:
pip install vllm
Schnellstart:
Hier ist ein einfaches Beispiel für die Textgenerierung mit vLLM:
from vllm import LLM, SamplingParams
# Modell laden
llm = LLM(model="facebook/opt-125m")
# Sampling-Parameter definieren
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95, max_tokens=256)
# Text generieren
prompts = ["Hallo, mein Name ist", "Die Hauptstadt von Frankreich ist"]
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
# Ausgabe drucken
for output in outputs:
print(output.prompt)
print(output.outputs[0].text)
Anwendungsfälle:
vLLM eignet sich für eine Vielzahl von LLM-Anwendungen, darunter:
Beiträge:
vLLM ist ein Open-Source-Projekt und Community-Beiträge sind willkommen. Sie können sich beteiligen, indem Sie Probleme melden, Funktionsanfragen stellen oder Pull-Requests einreichen.
Zusammenfassung:
vLLM ist eine leistungsstarke LLM-Inferenz- und Service-Engine, die herausragende Leistung, Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität bietet. Egal, ob Sie Chatbots erstellen, Text generieren oder andere LLM-Aufgaben ausführen, vLLM kann Ihnen helfen, die Effizienz zu steigern und die Kosten zu senken. Der PagedAttention-Mechanismus ist die Kerninnovation, die es ermöglicht, lange Sequenzen zu verarbeiten und einen hohen Durchsatz zu erzielen. Es wird dringend empfohlen, vLLM auszuprobieren und zu sehen, wie es Ihren LLM-Workflow verbessern kann.