vLLM : inférence à haut débit et à faible consommation de mémoire pour les LLM

vLLM : service de LLM rapide et facile

vLLM est un moteur d’inférence et de service à haut débit et à faible consommation de mémoire pour les grands modèles linguistiques (LLM). Développé à l’origine dans le Sky Computing Lab de l’UC Berkeley, il est devenu un projet communautaire soutenu à la fois par le milieu universitaire et l’industrie.

Qu’est-ce que vLLM ?

vLLM signifie « Versatile, Low-Latency, and Memory-Efficient Large Language Model serving » (service de grands modèles linguistiques polyvalent, à faible latence et à faible consommation de mémoire). Il est conçu pour rendre l’inférence et le service de LLM plus rapides et plus accessibles.

Principales caractéristiques de vLLM

vLLM est conçu pour la vitesse, la flexibilité et la facilité d’utilisation. Voici un aperçu détaillé de ses caractéristiques :

Débit de service à la pointe de la technologie: vLLM est conçu pour maximiser le débit de votre service de LLM, vous permettant de gérer plus de demandes avec moins de matériel.
Gestion efficace de la mémoire avec PagedAttention: Cette technique innovante gère efficacement la mémoire des clés d’attention et des valeurs, un élément essentiel pour les performances de LLM.
Traitement par lots continu des demandes entrantes: vLLM traite en continu par lots les demandes entrantes afin d’optimiser l’utilisation des ressources informatiques.
Exécution rapide des modèles avec CUDA/HIP Graph: En exploitant les graphiques CUDA/HIP, vLLM garantit une exécution rapide des modèles.
Prise en charge de la quantification: vLLM prend en charge diverses techniques de quantification telles que GPTQ, AWQ, AutoRound, INT4, INT8 et FP8 afin de réduire l’empreinte mémoire et d’accélérer l’inférence.
Noyaux CUDA optimisés: Comprend l’intégration avec FlashAttention et FlashInfer pour des performances améliorées.
Décodage spéculatif: Améliore la vitesse du service LLM en prédisant et en précalculant les jetons futurs.
Intégration transparente avec les modèles Hugging Face: vLLM fonctionne sans effort avec les modèles populaires de Hugging Face.
Service à haut débit avec divers algorithmes de décodage: Prend en charge l’échantillonnage parallèle, la recherche de faisceau, etc.
Parallélisme des tenseurs, des pipelines, des données et des experts: Offre diverses stratégies de parallélisme pour l’inférence distribuée.
Flux de données en continu: Fournit des flux de données en continu pour une expérience utilisateur plus interactive.
Serveur API compatible avec OpenAI: Simplifie l’intégration avec les systèmes existants.
Prise en charge matérielle étendue: Compatible avec les GPU NVIDIA, les CPU et GPU AMD, les CPU et GPU Intel, les CPU PowerPC et les TPU. Prend également en charge les plug-ins matériels tels qu’Intel Gaudi, IBM Spyre et Huawei Ascend.
Prise en charge de la mise en cache des préfixes: Améliore les performances en mettant en cache les préfixes des séquences d’entrée.
Prise en charge multi-LoRA: Permet d’utiliser plusieurs modules LoRA (Low-Rank Adaptation).

Comment fonctionne vLLM ?

vLLM utilise plusieurs techniques clés pour atteindre des performances élevées :

PagedAttention: Gère efficacement la mémoire des clés d’attention et des valeurs en la divisant en pages, à l’instar de la gestion de la mémoire virtuelle dans les systèmes d’exploitation.
Traitement par lots continu: Regroupe les demandes entrantes en lots afin de maximiser l’utilisation du GPU.
Graphiques CUDA/HIP: Compile le graphique d’exécution du modèle afin de réduire la surcharge et d’améliorer les performances.
Quantification: Réduit l’empreinte mémoire du modèle en utilisant des types de données de plus faible précision.
Noyaux CUDA optimisés: Exploite les noyaux CUDA hautement optimisés pour les opérations critiques telles que l’attention et la multiplication matricielle.
Décodage spéculatif: Prédit et précalcule les jetons futurs afin d’accélérer le décodage.

Comment utiliser vLLM ?

Installation:
```
pip install vllm
```
Démarrage rapide:

Consultez la documentation officielle pour un guide de démarrage rapide.

Pourquoi choisir vLLM ?

vLLM offre plusieurs avantages intéressants :

Vitesse: Atteignez un débit de service à la pointe de la technologie.
Efficacité: Optimisez l’utilisation de la mémoire avec PagedAttention.
Flexibilité: Intégrez-vous de manière transparente aux modèles Hugging Face et à diverses plates-formes matérielles.
Facilité d’utilisation: Installation et configuration simples.

À qui s’adresse vLLM ?

vLLM est idéal pour :

Les chercheurs et les développeurs qui travaillent avec de grands modèles linguistiques.
Les organisations qui déploient des LLM dans des environnements de production.
Toute personne cherchant à optimiser les performances et l’efficacité de l’inférence LLM.

Modèles pris en charge

vLLM prend en charge la plupart des modèles open source populaires sur Hugging Face, notamment :

LLM de type transformateur (par exemple, Llama)
LLM de type mélange d’experts (par exemple, Mixtral, Deepseek-V2 et V3)
Modèles d’intégration (par exemple, E5-Mistral)
LLM multimodaux (par exemple, LLaVA)

Vous trouverez la liste complète des modèles pris en charge here.

Valeur pratique

vLLM offre une valeur pratique significative en :

Réduisant le coût de l’inférence LLM.
Permettant des applications en temps réel basées sur les LLM.
Démocratisant l’accès à la technologie LLM.

Conclusion

vLLM est un outil puissant pour tous ceux qui travaillent avec de grands modèles linguistiques. Sa vitesse, son efficacité et sa flexibilité en font un excellent choix pour la recherche et les déploiements de production. Que vous soyez un chercheur qui expérimente de nouveaux modèles ou une organisation qui déploie des LLM à grande échelle, vLLM peut vous aider à atteindre vos objectifs.

En utilisant vLLM, vous pouvez obtenir :

Une inférence plus rapide: Traitez plus de demandes avec moins de latence.
Des coûts moins élevés: Réduisez les besoins en matériel et la consommation d’énergie.
Une plus grande évolutivité: Faites évoluer facilement vos déploiements LLM pour répondre à la demande croissante.

Grâce à ses fonctionnalités innovantes et à sa large compatibilité, vLLM est sur le point de devenir une plate-forme de premier plan pour l’inférence et le service LLM. Envisagez vLLM si vous recherchez un service LLM à haut débit ou une inférence LLM à faible consommation de mémoire.