Introducción:
vLLM es una biblioteca de Python de alto rendimiento y eficiente para la inferencia y el servicio de modelos de lenguaje grandes (LLM). Está diseñado para simplificar la implementación de LLM y mejorar significativamente la velocidad de inferencia, al tiempo que reduce los costos. vLLM se centra en la optimización de la gestión de la memoria y la programación para lograr un rendimiento excepcional.
Características Principales:
PagedAttention: La innovación central de vLLM es el algoritmo PagedAttention. Los mecanismos de atención tradicionales requieren almacenar todas las claves y valores anteriores para cada token, lo que genera una gran huella de memoria, especialmente en secuencias largas. PagedAttention divide las claves y valores de atención en páginas, similar a la paginación de memoria virtual en los sistemas operativos. Esto permite a vLLM administrar y compartir dinámicamente la memoria de atención, lo que reduce significativamente el desperdicio de memoria y admite secuencias más largas y tamaños de lote más grandes.
Procesamiento por Lotes Continuo: vLLM admite el procesamiento por lotes continuo, lo que significa que puede combinar dinámicamente tokens de diferentes solicitudes en un lote para su procesamiento. Esto maximiza la utilización de los recursos de la GPU y aumenta el rendimiento.
Núcleos CUDA Eficientes: vLLM utiliza núcleos CUDA altamente optimizados para implementar PagedAttention y otras operaciones. Estos núcleos están cuidadosamente diseñados para aprovechar al máximo las capacidades de procesamiento paralelo de la GPU.
Fácil de Usar: vLLM proporciona una API de Python simple y fácil de usar que se puede integrar fácilmente en las aplicaciones LLM existentes. También es compatible con varios marcos LLM populares, como Hugging Face Transformers.
Soporte para Múltiples Arquitecturas de Modelos: vLLM admite varias arquitecturas de LLM populares, incluyendo:
Inferencia Distribuida: vLLM admite la inferencia distribuida, lo que le permite escalar la inferencia de LLM en múltiples GPU.
Paralelismo Tensor: Soporte para paralelismo tensor, mejorando aún más el rendimiento de la inferencia distribuida.
Salida en Streaming: vLLM admite la salida en streaming, lo que le permite recibir tokens a medida que se generan, sin tener que esperar a que se complete toda la secuencia.
Compatibilidad con la API de OpenAI: vLLM proporciona un servidor compatible con la API de OpenAI, lo que facilita la migración o integración desde OpenAI.
Principales Ventajas:
Instalación:
vLLM se puede instalar usando pip:
pip install vllm
Inicio Rápido:
El siguiente es un ejemplo simple de cómo usar vLLM para la generación de texto:
from vllm import LLM, SamplingParams
# Cargar el modelo
llm = LLM(model="facebook/opt-125m")
# Definir los parámetros de muestreo
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95, max_tokens=256)
# Generar texto
prompts = ["Hola, mi nombre es", "La capital de Francia es"]
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
# Imprimir la salida
for output in outputs:
print(output.prompt)
print(output.outputs[0].text)
Casos de Uso:
vLLM es adecuado para una variedad de aplicaciones LLM, incluyendo:
Contribuciones:
vLLM es un proyecto de código abierto y las contribuciones de la comunidad son bienvenidas. Puede participar enviando problemas, proponiendo solicitudes de funciones o enviando solicitudes de extracción.
Resumen:
vLLM es un potente motor de inferencia y servicio de LLM que ofrece un rendimiento, facilidad de uso y flexibilidad excepcionales. Ya sea que esté construyendo chatbots, generando texto o realizando otras tareas de LLM, vLLM puede ayudarlo a mejorar la eficiencia y reducir los costos. Su mecanismo PagedAttention es su innovación central, lo que le permite manejar secuencias largas y lograr un alto rendimiento. Se recomienda encarecidamente que pruebe vLLM y vea cómo puede mejorar su flujo de trabajo de LLM.