vLLM
vLLM — это open-source серверный движок для высокопроизводительного инференса больших языковых моделей (LLM). Он предназначен для развертывания моделей на вычислительной инфраструктуре и эффективной обработки запросов к ним. vLLM используют, когда LLM нужно запускать как часть постоянно работающего ИИ-сервиса.
Что такое vLLM и для чего он нужен
vLLM организует работу между приложением, языковой моделью и вычислительными ресурсами. Он принимает запросы к модели, планирует их обработку и управляет памятью во время генерации ответа.
Такой подход особенно важен для серверных сценариев, когда одной моделью одновременно пользуются несколько пользователей или приложений. Вместо последовательной обработки запросов vLLM позволяет эффективнее загружать GPU и увеличивать пропускную способность системы.
Как работает vLLM
При инференсе vLLM сочетает несколько механизмов оптимизации памяти и вычислений.
Один из ключевых механизмов — PagedAttention. Он управляет KV-cache блоками по принципу, похожему на виртуальную память в операционных системах. Это помогает уменьшить фрагментацию памяти и рациональнее использовать доступную VRAM.
Для ускорения вычислений механизма внимания vLLM также поддерживает FlashAttention. Алгоритм сокращает количество операций чтения и записи в память GPU, что ускоряет инференс и снижает потребление памяти.
Еще один важный механизм — continuous batching. vLLM динамически добавляет новые запросы в обработку по мере освобождения ресурсов, не дожидаясь завершения всего заранее сформированного батча.
Вместе эти механизмы позволяют vLLM быстрее обрабатывать параллельные запросы и стабильнее работать при высокой нагрузке.
OpenAI-совместимый API
vLLM может поднимать HTTP API, совместимый с форматом OpenAI. Через него приложения обращаются к развернутой языковой модели и получают ответы в привычном формате.
Такая совместимость упрощает перенос приложений с внешнего API на собственную инфраструктуру: во многих случаях достаточно изменить адрес, по которому клиент обращается к модели.
Как запускают vLLM
vLLM устанавливают на сервер как программный пакет или запускают в Docker-контейнере. Для ресурсоемких LLM обычно используют серверы с GPU, а крупные модели можно распределять между несколькими ускорителями.
Где используют vLLM
vLLM применяют там, где языковую модель нужно предоставить как постоянно работающий сервис: в корпоративных ИИ-приложениях, чат-ботах, ИИ-ассистентах, RAG-системах и других решениях, которые обращаются к LLM через API.
В отличие от Ollama, ориентированной прежде всего на простой локальный запуск моделей, vLLM рассчитан на серверное развертывание, высокую параллельную нагрузку и эксплуатацию LLM в production-среде.
Предыдущая статья