vLLM

vLLM: Serviço de LLM Rápido e Fácil

vLLM é um motor de inferência e serviço de alto rendimento e com eficiência de memória para grandes modelos de linguagem (LLMs). Originalmente desenvolvido no Sky Computing Lab da UC Berkeley, cresceu e se tornou um projeto impulsionado pela comunidade, apoiado tanto pela academia quanto pela indústria.

O que é vLLM?

vLLM significa Versatile, Low-Latency, and Memory-Efficient Large Language Model serving (Serviço de Modelo de Linguagem Grande Versátil, de Baixa Latência e com Eficiência de Memória). Ele foi projetado para tornar a inferência e o serviço de LLM mais rápidos e acessíveis.

Principais Recursos do vLLM

vLLM foi projetado para velocidade, flexibilidade e facilidade de uso. Aqui está uma visão detalhada de seus recursos:

• Rendimento de Serviço de Última Geração: vLLM foi projetado para maximizar o rendimento do seu serviço de LLM, permitindo que você lide com mais solicitações com menos hardware.
• Gerenciamento Eficiente de Memória com PagedAttention: Esta técnica inovadora gerencia eficientemente a chave de atenção e a memória de valor, um componente crítico para o desempenho do LLM.
• Batch Contínuo de Solicitações de Entrada: vLLM continuamente agrupa as solicitações de entrada para otimizar a utilização de recursos computacionais.
• Execução Rápida de Modelo com CUDA/HIP Graph: Ao alavancar os gráficos CUDA/HIP, vLLM garante uma execução rápida do modelo.
• Suporte à Quantização: vLLM suporta várias técnicas de quantização, como GPTQ, AWQ, AutoRound, INT4, INT8 e FP8, para reduzir o footprint de memória e acelerar a inferência.
• Kernels CUDA Otimizados: Inclui integração com FlashAttention e FlashInfer para desempenho aprimorado.
• Decodificação Especulativa: Aprimora a velocidade do serviço de LLM prevendo e pré-computando tokens futuros.
• Integração Perfeita com Modelos Hugging Face: vLLM funciona perfeitamente com modelos populares do Hugging Face.
• Serviço de Alto Rendimento com Vários Algoritmos de Decodificação: Suporta amostragem paralela, busca de feixe e muito mais.
• Paralelismo de Tensor, Pipeline, Dados e Especialista: Oferece várias estratégias de paralelismo para inferência distribuída.
• Saídas de Streaming: Fornece saídas de streaming para uma experiência de usuário mais interativa.
• Servidor API Compatível com OpenAI: Simplifica a integração com sistemas existentes.
• Amplo Suporte de Hardware: Compatível com GPUs NVIDIA, CPUs e GPUs AMD, CPUs e GPUs Intel, CPUs PowerPC e TPUs. Também suporta plugins de hardware como Intel Gaudi, IBM Spyre e Huawei Ascend.
• Suporte de Cache de Prefixo: Melhora o desempenho armazenando em cache os prefixos de sequências de entrada.
• Suporte Multi-LoRA: Permite o uso de vários módulos LoRA (Adaptação de Baixa Classificação).

Como o vLLM funciona?

vLLM utiliza várias técnicas importantes para obter alto desempenho:

1. PagedAttention: Gerencia a chave de atenção e a memória de valor de forma eficiente, dividindo-a em páginas, semelhante ao gerenciamento de memória virtual em sistemas operacionais.
2. Batch Contínuo: Agrupa as solicitações de entrada em batches para maximizar a utilização da GPU.
3. Gráficos CUDA/HIP: Compila o gráfico de execução do modelo para reduzir a sobrecarga e melhorar o desempenho.
4. Quantização: Reduz o footprint de memória do modelo usando tipos de dados de menor precisão.
5. Kernels CUDA Otimizados: Alavanca kernels CUDA altamente otimizados para operações críticas, como atenção e multiplicação de matrizes.
6. Decodificação Especulativa: Prevê e pré-computa tokens futuros para acelerar a decodificação.

Como usar o vLLM?

1. Instalação:

   pip install vllm
   

2. Início Rápido:

   Consulte a documentação oficial para um guia de início rápido.

Por que escolher o vLLM?

vLLM oferece várias vantagens atraentes:

• Velocidade: Alcance o rendimento de serviço de última geração.
• Eficiência: Otimize o uso de memória com PagedAttention.
• Flexibilidade: Integre-se perfeitamente com modelos Hugging Face e várias plataformas de hardware.
• Facilidade de Uso: Instalação e configuração simples.

Para quem é o vLLM?

vLLM é ideal para:

• Pesquisadores e desenvolvedores que trabalham com grandes modelos de linguagem.
• Organizações que implantam LLMs em ambientes de produção.
• Qualquer pessoa que procure otimizar o desempenho e a eficiência da inferência de LLM.

Modelos Suportados

vLLM suporta a maioria dos modelos de código aberto populares no Hugging Face, incluindo:

• LLMs do tipo Transformer (por exemplo, Llama)
• LLMs de Mistura de Especialistas (por exemplo, Mixtral, Deepseek-V2 e V3)
• Modelos de Embedding (por exemplo, E5-Mistral)
• LLMs Multimodais (por exemplo, LLaVA)

Encontre a lista completa de modelos suportados here.

Valor Prático

vLLM oferece valor prático significativo ao:

• Reduzir o custo da inferência de LLM.
• Permitir aplicações em tempo real alimentadas por LLMs.
• Democratizar o acesso à tecnologia LLM.

Conclusão

vLLM é uma ferramenta poderosa para qualquer pessoa que trabalhe com grandes modelos de linguagem. Sua velocidade, eficiência e flexibilidade o tornam uma excelente escolha para pesquisa e implantações de produção. Seja você um pesquisador experimentando novos modelos ou uma organização implantando LLMs em escala, o vLLM pode ajudá-lo a atingir seus objetivos.

Ao usar o vLLM, você pode obter:

• Inferencia Mais Rápida: Sirva mais solicitações com menos latência.
• Custos Mais Baixos: Reduza os requisitos de hardware e o consumo de energia.
• Maior Escalabilidade: Escale facilmente suas implantações de LLM para atender à crescente demanda.

Com seus recursos inovadores e ampla compatibilidade, o vLLM está posicionado para se tornar uma plataforma líder para inferência e serviço de LLM. Considere o vLLM se você estiver procurando por serviço de LLM de alto rendimento ou inferência de LLM com eficiência de memória.