vLLM

vLLM: Schnelles und einfaches LLM-Serving

vLLM ist eine Durchsatz-starke und speichereffiziente Inferenz- und Serving-Engine für große Sprachmodelle (LLMs). Ursprünglich im Sky Computing Lab an der UC Berkeley entwickelt, hat es sich zu einem Community-getriebenen Projekt entwickelt, das sowohl von der Wissenschaft als auch von der Industrie unterstützt wird.

Was ist vLLM?

vLLM steht für Versatile, Low-Latency und Memory-Efficient Large Language Model Serving. Es wurde entwickelt, um LLM-Inferenz und -Serving schneller und zugänglicher zu machen.

Hauptmerkmale von vLLM

vLLM ist auf Geschwindigkeit, Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit ausgelegt. Hier ist ein detaillierter Blick auf seine Funktionen:

• State-of-the-Art Serving-Durchsatz: vLLM wurde entwickelt, um den Durchsatz Ihres LLM-Servings zu maximieren, sodass Sie mehr Anfragen mit weniger Hardware bearbeiten können.
• Effizientes Speichermanagement mit PagedAttention: Diese innovative Technik verwaltet den Attention-Key- und Value-Speicher effizient, eine kritische Komponente für die LLM-Leistung.
• Kontinuierliche Batch-Verarbeitung eingehender Anfragen: vLLM verarbeitet kontinuierlich eingehende Anfragen in Batches, um die Auslastung der Rechenressourcen zu optimieren.
• Schnelle Modellausführung mit CUDA/HIP-Graphen: Durch die Nutzung von CUDA/HIP-Graphen gewährleistet vLLM eine schnelle Modellausführung.
• Quantisierungsunterstützung: vLLM unterstützt verschiedene Quantisierungstechniken wie GPTQ, AWQ, AutoRound, INT4, INT8 und FP8, um den Speicherbedarf zu reduzieren und die Inferenz zu beschleunigen.
• Optimierte CUDA-Kernel: Beinhaltet die Integration mit FlashAttention und FlashInfer für verbesserte Leistung.
• Spekulative Dekodierung: Erhöht die Geschwindigkeit des LLM-Servings durch Vorhersage und Vorberechnung zukünftiger Token.
• Nahtlose Integration mit Hugging Face-Modellen: vLLM funktioniert mühelos mit beliebten Modellen von Hugging Face.
• Serving mit hohem Durchsatz mit verschiedenen Dekodierungsalgorithmen: Unterstützt paralleles Sampling, Beam Search und mehr.
• Tensor-, Pipeline-, Daten- und Expertenparallelität: Bietet verschiedene Parallelisierungsstrategien für verteilte Inferenz.
• Streaming-Ausgaben: Bietet Streaming-Ausgaben für eine interaktivere Benutzererfahrung.
• OpenAI-kompatibler API-Server: Vereinfacht die Integration mit bestehenden Systemen.
• Breite Hardwareunterstützung: Kompatibel mit NVIDIA-GPUs, AMD-CPUs und -GPUs, Intel-CPUs und -GPUs, PowerPC-CPUs und TPUs. Unterstützt auch Hardware-Plugins wie Intel Gaudi, IBM Spyre und Huawei Ascend.
• Prefix-Caching-Unterstützung: Verbessert die Leistung durch das Cachen von Präfixen von Eingabesequenzen.
• Multi-LoRA-Unterstützung: Ermöglicht die Verwendung mehrerer LoRA-Module (Low-Rank Adaptation).

Wie funktioniert vLLM?

vLLM verwendet mehrere Schlüsseltechniken, um eine hohe Leistung zu erzielen:

1. PagedAttention: Verwaltet den Attention-Key- und Value-Speicher effizient, indem er ihn in Seiten unterteilt, ähnlich der virtuellen Speicherverwaltung in Betriebssystemen.
2. Kontinuierliche Batch-Verarbeitung: Gruppiert eingehende Anfragen in Batches, um die GPU-Auslastung zu maximieren.
3. CUDA/HIP-Graphen: Kompiliert den Modellausführungsgraphen, um den Overhead zu reduzieren und die Leistung zu verbessern.
4. Quantisierung: Reduziert den Speicherbedarf des Modells durch die Verwendung von Datentypen mit geringerer Präzision.
5. Optimierte CUDA-Kernel: Nutzt hochoptimierte CUDA-Kernel für kritische Operationen wie Attention und Matrixmultiplikation.
6. Spekulative Dekodierung: Sagt zukünftige Token voraus und berechnet sie vor, um die Dekodierung zu beschleunigen.

Wie verwendet man vLLM?

1. Installation:

   pip install vllm
   

2. Schnellstart:

   Eine Schnellstartanleitung finden Sie in der offiziellen Dokumentation.

Warum vLLM wählen?

vLLM bietet mehrere überzeugende Vorteile:

• Geschwindigkeit: Erzielen Sie einen State-of-the-Art Serving-Durchsatz.
• Effizienz: Optimieren Sie die Speichernutzung mit PagedAttention.
• Flexibilität: Integrieren Sie sich nahtlos in Hugging Face-Modelle und verschiedene Hardwareplattformen.
• Benutzerfreundlichkeit: Einfache Installation und Einrichtung.

Für wen ist vLLM geeignet?

vLLM ist ideal für:

• Forscher und Entwickler, die mit großen Sprachmodellen arbeiten.
• Organisationen, die LLMs in Produktionsumgebungen einsetzen.
• Alle, die die Leistung und Effizienz der LLM-Inferenz optimieren möchten.

Unterstützte Modelle

vLLM unterstützt die meisten gängigen Open-Source-Modelle auf Hugging Face, darunter:

• Transformer-ähnliche LLMs (z. B. Llama)
• Mixture-of-Expert LLMs (z. B. Mixtral, Deepseek-V2 und V3)
• Embedding-Modelle (z. B. E5-Mistral)
• Multi-modale LLMs (z. B. LLaVA)

Die vollständige Liste der unterstützten Modelle finden Sie hier.

Praktischer Wert

vLLM bietet einen erheblichen praktischen Wert durch:

• Reduzierung der Kosten für die LLM-Inferenz.
• Ermöglichung von Echtzeitanwendungen, die von LLMs unterstützt werden.
• Demokratisierung des Zugangs zur LLM-Technologie.

Fazit

vLLM ist ein leistungsstarkes Tool für alle, die mit großen Sprachmodellen arbeiten. Seine Geschwindigkeit, Effizienz und Flexibilität machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für Forschungs- und Produktionseinsätze. Egal, ob Sie ein Forscher sind, der mit neuen Modellen experimentiert, oder eine Organisation, die LLMs in großem Maßstab einsetzt, vLLM kann Ihnen helfen, Ihre Ziele zu erreichen.

Mit vLLM können Sie Folgendes erreichen:

• Schnellere Inferenz: Bedienen Sie mehr Anfragen mit geringerer Latenz.
• Niedrigere Kosten: Reduzieren Sie die Hardwareanforderungen und den Energieverbrauch.
• Größere Skalierbarkeit: Skalieren Sie Ihre LLM-Bereitstellungen einfach, um der wachsenden Nachfrage gerecht zu werden.

Mit seinen innovativen Funktionen und seiner breiten Kompatibilität ist vLLM auf dem besten Weg, eine führende Plattform für LLM-Inferenz und -Serving zu werden. Erwägen Sie vLLM, wenn Sie LLM-Serving mit hohem Durchsatz oder speichereffiziente LLM-Inferenz suchen.