소개:
vLLM은 대규모 언어 모델(LLM) 추론 및 서비스를 위한 고처리량 및 효율적인 Python 라이브러리입니다. LLM 배포를 간소화하고 추론 속도를 크게 향상시키면서 비용을 절감하도록 설계되었습니다. vLLM은 뛰어난 성능을 위해 메모리 관리 및 스케줄링 최적화에 중점을 둡니다.
핵심 기능:
PagedAttention: vLLM의 핵심 혁신은 PagedAttention 알고리즘입니다. 기존의 어텐션 메커니즘은 각 토큰에 대해 이전의 모든 키와 값을 저장해야 하므로 특히 긴 시퀀스에서 막대한 메모리 점유율을 초래합니다. PagedAttention은 어텐션 키와 값을 운영 체제의 가상 메모리 페이징과 유사하게 페이지로 나눕니다. 이를 통해 vLLM은 어텐션 메모리를 동적으로 관리하고 공유하여 메모리 낭비를 크게 줄이고 더 긴 시퀀스와 더 큰 배치 크기를 지원할 수 있습니다.
연속 배치 처리: vLLM은 연속 배치 처리를 지원합니다. 즉, 서로 다른 요청의 토큰을 동적으로 결합하여 하나의 배치로 처리할 수 있습니다. 이는 GPU 리소스를 최대한 활용하고 처리량을 향상시킵니다.
효율적인 CUDA 커널: vLLM은 PagedAttention 및 기타 작업을 구현하기 위해 고도로 최적화된 CUDA 커널을 사용합니다. 이러한 커널은 GPU의 병렬 처리 능력을 최대한 활용하도록 세심하게 설계되었습니다.
사용 용이성: vLLM은 기존 LLM 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있는 간단하고 사용하기 쉬운 Python API를 제공합니다. 또한 Hugging Face Transformers와 같은 여러 인기 있는 LLM 프레임워크를 지원합니다.
다양한 모델 아키텍처 지원: vLLM은 다음과 같은 다양한 인기 LLM 아키텍처를 지원합니다.
분산 추론: vLLM은 분산 추론을 지원하여 여러 GPU에 걸쳐 LLM 추론을 확장할 수 있습니다.
텐서 병렬 처리: 텐서 병렬 처리를 지원하여 분산 추론의 성능을 더욱 향상시킵니다.
스트리밍 출력: vLLM은 스트리밍 출력을 지원하여 전체 시퀀스가 완료될 때까지 기다리지 않고 토큰이 생성될 때 즉시 수신할 수 있습니다.
OpenAI API 호환성: vLLM은 OpenAI API와 호환되는 서버를 제공하여 OpenAI에서 쉽게 마이그레이션하거나 통합할 수 있습니다.
주요 장점:
설치:
pip를 사용하여 vLLM을 설치할 수 있습니다.
pip install vllm
빠른 시작:
다음은 vLLM을 사용하여 텍스트를 생성하는 간단한 예입니다.
from vllm import LLM, SamplingParams
# 모델 로드
llm = LLM(model="facebook/opt-125m")
# 샘플링 파라미터 정의
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95, max_tokens=256)
# 텍스트 생성
prompts = ["Hello, my name is", "The capital of France is"]
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
# 출력 인쇄
for output in outputs:
print(output.prompt)
print(output.outputs[0].text)
사용 사례:
vLLM은 다음을 포함한 다양한 LLM 애플리케이션에 적합합니다.
기여:
vLLM은 오픈 소스 프로젝트이며 커뮤니티 기여를 환영합니다. 문제 제출, 기능 요청 또는 풀 요청 제출을 통해 참여할 수 있습니다.
요약:
vLLM은 뛰어난 성능, 사용 용이성 및 유연성을 제공하는 강력한 LLM 추론 및 서비스 엔진입니다. 챗봇을 구축하든, 텍스트를 생성하든, 다른 LLM 작업을 수행하든 vLLM은 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다. PagedAttention 메커니즘은 핵심 혁신으로, 긴 시퀀스를 처리하고 높은 처리량을 달성할 수 있도록 합니다. vLLM을 사용해 보고 LLM 워크플로를 어떻게 개선하는지 확인하는 것이 좋습니다.