Introdução:
vLLM é uma biblioteca Python de alto rendimento e eficiente para inferência e serviço de modelos de linguagem grandes (LLMs). Ele foi projetado para simplificar a implantação de LLMs e aumentar significativamente a velocidade de inferência, ao mesmo tempo em que reduz os custos. O vLLM se concentra na otimização do gerenciamento de memória e agendamento para alcançar um desempenho excepcional.
Principais Características:
PagedAttention: A principal inovação do vLLM é o algoritmo PagedAttention. Os mecanismos de atenção tradicionais exigem o armazenamento de todas as chaves e valores anteriores para cada token, o que leva a uma grande ocupação de memória, especialmente em sequências longas. O PagedAttention divide as chaves e valores de atenção em páginas, semelhante à paginação de memória virtual em sistemas operacionais. Isso permite que o vLLM gerencie e compartilhe dinamicamente a memória de atenção, reduzindo significativamente o desperdício de memória e suportando sequências mais longas e tamanhos de lote maiores.
Lote Contínuo: O vLLM suporta lote contínuo, o que significa que ele pode combinar dinamicamente tokens de diferentes solicitações em um lote para processamento. Isso maximiza a utilização dos recursos da GPU e aumenta o rendimento.
Kernels CUDA Eficientes: O vLLM usa kernels CUDA altamente otimizados para implementar o PagedAttention e outras operações. Esses kernels são cuidadosamente projetados para aproveitar ao máximo o poder de processamento paralelo da GPU.
Fácil de Usar: O vLLM oferece uma API Python simples e fácil de usar, que pode ser facilmente integrada em aplicativos LLM existentes. Ele também suporta várias estruturas LLM populares, como o Hugging Face Transformers.
Suporte a Múltiplas Arquiteturas de Modelo: O vLLM suporta várias arquiteturas LLM populares, incluindo:
Inferência Distribuída: O vLLM suporta inferência distribuída, permitindo que você dimensione a inferência de LLM em várias GPUs.
Paralelismo de Tensor: Suporte para paralelismo de tensor, melhorando ainda mais o desempenho da inferência distribuída.
Saída Streaming: O vLLM suporta saída streaming, permitindo que você receba tokens assim que forem gerados, sem precisar esperar que toda a sequência seja concluída.
Compatibilidade com a API OpenAI: O vLLM fornece um servidor compatível com a API OpenAI, facilitando a migração ou integração do OpenAI.
Principais Vantagens:
Instalação:
O vLLM pode ser instalado usando o pip:
pip install vllm
Início Rápido:
Aqui está um exemplo simples de como usar o vLLM para geração de texto:
from vllm import LLM, SamplingParams
# Carrega o modelo
llm = LLM(model="facebook/opt-125m")
# Define os parâmetros de amostragem
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95, max_tokens=256)
# Gera o texto
prompts = ["Hello, my name is", "The capital of France is"]
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
# Imprime a saída
for output in outputs:
print(output.prompt)
print(output.outputs[0].text)
Casos de Uso:
O vLLM é adequado para uma variedade de aplicações LLM, incluindo:
Contribuição:
O vLLM é um projeto de código aberto e as contribuições da comunidade são bem-vindas. Você pode participar enviando problemas, propondo solicitações de recursos ou enviando solicitações de pull.
Resumo:
O vLLM é um poderoso motor de inferência e serviço de LLM que oferece desempenho, facilidade de uso e flexibilidade excepcionais. Se você está construindo chatbots, gerando texto ou executando outras tarefas de LLM, o vLLM pode ajudá-lo a aumentar a eficiência e reduzir os custos. Seu mecanismo PagedAttention é sua principal inovação, permitindo que ele processe sequências longas e alcance alto rendimento. É altamente recomendável que você experimente o vLLM e veja como ele pode melhorar seu fluxo de trabalho de LLM.