vLLM

vLLM: Servicio de LLM Rápido y Sencillo

vLLM es un motor de inferencia y servicio de alto rendimiento y eficiencia de memoria para modelos de lenguaje grandes (LLMs). Desarrollado originalmente en el Sky Computing Lab de UC Berkeley, ha crecido hasta convertirse en un proyecto impulsado por la comunidad y respaldado tanto por la academia como por la industria.

¿Qué es vLLM?

vLLM significa Versatile, Low-Latency y Memory-Efficient Large Language Model serving (Servicio de Modelo de Lenguaje Grande Versátil, de Baja Latencia y Eficiente en Memoria). Está diseñado para hacer que la inferencia y el servicio de LLM sean más rápidos y accesibles.

Características Clave de vLLM

vLLM está diseñado para la velocidad, la flexibilidad y la facilidad de uso. Aquí tienes una mirada detallada a sus características:

• Rendimiento de Servicio de Última Generación: vLLM está diseñado para maximizar el rendimiento de tu servicio de LLM, permitiéndote manejar más solicitudes con menos hardware.
• Gestión Eficiente de la Memoria con PagedAttention: Esta innovadora técnica gestiona eficientemente la memoria de la clave de atención y el valor, un componente crítico para el rendimiento de LLM.
• Procesamiento por Lotes Continuo de Solicitudes Entrantes: vLLM procesa continuamente por lotes las solicitudes entrantes para optimizar la utilización de los recursos informáticos.
• Ejecución Rápida del Modelo con CUDA/HIP Graph: Al aprovechar los gráficos CUDA/HIP, vLLM asegura una ejecución rápida del modelo.
• Soporte de Cuantización: vLLM soporta varias técnicas de cuantización como GPTQ, AWQ, AutoRound, INT4, INT8 y FP8 para reducir la huella de memoria y acelerar la inferencia.
• Kernels CUDA Optimizados: Incluye la integración con FlashAttention y FlashInfer para un rendimiento mejorado.
• Decodificación Especulativa: Mejora la velocidad del servicio de LLM prediciendo y pre-calculando los tokens futuros.
• Integración Perfecta con Modelos de Hugging Face: vLLM funciona sin esfuerzo con los modelos populares de Hugging Face.
• Servicio de Alto Rendimiento con Varios Algoritmos de Decodificación: Soporta muestreo paralelo, búsqueda de haz y más.
• Paralelismo de Tensor, Pipeline, Datos y Experto: Ofrece varias estrategias de paralelismo para la inferencia distribuida.
• Salidas de Streaming: Proporciona salidas de streaming para una experiencia de usuario más interactiva.
• Servidor API Compatible con OpenAI: Simplifica la integración con los sistemas existentes.
• Amplio Soporte de Hardware: Compatible con GPUs NVIDIA, CPUs y GPUs AMD, CPUs y GPUs Intel, CPUs PowerPC y TPUs. También soporta plugins de hardware como Intel Gaudi, IBM Spyre y Huawei Ascend.
• Soporte de Cache de Prefijos: Mejora el rendimiento al almacenar en cache los prefijos de las secuencias de entrada.
• Soporte Multi-LoRA: Permite el uso de múltiples módulos LoRA (Adaptación de Bajo Rango).

¿Cómo funciona vLLM?

vLLM utiliza varias técnicas clave para lograr un alto rendimiento:

1. PagedAttention: Gestiona la clave de atención y la memoria de valor de manera eficiente dividiéndola en páginas, similar a la gestión de memoria virtual en los sistemas operativos.
2. Procesamiento por Lotes Continuo: Agrupa las solicitudes entrantes en lotes para maximizar la utilización de la GPU.
3. Gráficos CUDA/HIP: Compila el gráfico de ejecución del modelo para reducir la sobrecarga y mejorar el rendimiento.
4. Cuantización: Reduce la huella de memoria del modelo mediante el uso de tipos de datos de menor precisión.
5. Kernels CUDA Optimizados: Aprovecha los kernels CUDA altamente optimizados para operaciones críticas como la atención y la multiplicación de matrices.
6. Decodificación Especulativa: Predice y pre-calcula los tokens futuros para acelerar la decodificación.

¿Cómo usar vLLM?

1. Instalación:

   pip install vllm
   

2. Inicio Rápido:

   Consulta la documentación oficial para una guía de inicio rápido.

¿Por qué elegir vLLM?

vLLM ofrece varias ventajas convincentes:

• Velocidad: Consigue un rendimiento de servicio de última generación.
• Eficiencia: Optimiza el uso de la memoria con PagedAttention.
• Flexibilidad: Intégrate perfectamente con los modelos de Hugging Face y varias plataformas de hardware.
• Facilidad de Uso: Instalación y configuración sencillas.

¿Para quién es vLLM?

vLLM es ideal para:

• Investigadores y desarrolladores que trabajan con modelos de lenguaje grandes.
• Organizaciones que implementan LLMs en entornos de producción.
• Cualquier persona que busque optimizar el rendimiento y la eficiencia de la inferencia de LLM.

Modelos Soportados

vLLM soporta la mayoría de los modelos de código abierto populares en Hugging Face, incluyendo:

• LLMs tipo Transformer (e.g., Llama)
• LLMs de Mezcla de Expertos (e.g., Mixtral, Deepseek-V2 y V3)
• Modelos de Embedding (e.g., E5-Mistral)
• LLMs Multi-modales (e.g., LLaVA)

Encuentra la lista completa de modelos soportados here.

Valor Práctico

vLLM proporciona un valor práctico significativo al:

• Reducir el coste de la inferencia de LLM.
• Permitir aplicaciones en tiempo real impulsadas por LLMs.
• Democratizar el acceso a la tecnología LLM.

Conclusión

vLLM es una herramienta poderosa para cualquier persona que trabaje con modelos de lenguaje grandes. Su velocidad, eficiencia y flexibilidad lo convierten en una excelente opción tanto para la investigación como para las implementaciones de producción. Ya seas un investigador que experimenta con nuevos modelos o una organización que implementa LLMs a escala, vLLM puede ayudarte a alcanzar tus objetivos.

Al usar vLLM, puedes conseguir:

• Inferencia Más Rápida: Sirve más solicitudes con menos latencia.
• Costes Más Bajos: Reduce los requisitos de hardware y el consumo de energía.
• Mayor Escalabilidad: Escala fácilmente tus implementaciones de LLM para satisfacer la creciente demanda.

Con sus innovadoras características y su amplia compatibilidad, vLLM está posicionado para convertirse en una plataforma líder para la inferencia y el servicio de LLM. Considera vLLM si estás buscando un servicio de LLM de alto rendimiento o una inferencia de LLM eficiente en memoria.