vLLM

vLLM: 高速かつ簡単なLLM Serving

vLLMは、大規模言語モデル（LLM）向けの高スループットかつメモリ効率に優れた推論およびServingエンジンです。元々はUC BerkeleyのSky Computing Labで開発され、学術界と産業界の両方から支援されるコミュニティ主導のプロジェクトに成長しました。

vLLMとは？

vLLMは、Versatile（汎用性）、Low-Latency（低レイテンシ）、Memory-Efficient（メモリ効率）Large Language Model servingの略です。LLMの推論とServingをより高速かつアクセスしやすくするように設計されています。

vLLMの主な特徴

vLLMは、速度、柔軟性、使いやすさを追求して設計されています。その機能の詳細を見てみましょう。

• 最先端のServingスループット： vLLMは、LLM Servingのスループットを最大化するように設計されており、より少ないハードウェアでより多くのリクエストを処理できます。
• PagedAttentionによる効率的なメモリ管理： この革新的な技術は、LLMのパフォーマンスに不可欠なコンポーネントであるattention keyとvalueメモリを効率的に管理します。
• 受信リクエストの継続的なバッチ処理： vLLMは、コンピューティングリソースの利用率を最適化するために、受信リクエストを継続的にバッチ処理します。
• CUDA/HIPグラフによる高速なモデル実行： CUDA/HIPグラフを活用することで、vLLMは高速なモデル実行を保証します。
• 量子化サポート： vLLMは、GPTQ、AWQ、AutoRound、INT4、INT8、FP8などのさまざまな量子化技術をサポートし、メモリフットプリントを削減し、推論を高速化します。
• 最適化されたCUDAカーネル： パフォーマンスを向上させるために、FlashAttentionおよびFlashInferとの統合が含まれています。
• 推測的デコード： 将来のトークンを予測して事前に計算することにより、LLM Servingの速度を向上させます。
• Hugging Faceモデルとのシームレスな統合： vLLMは、Hugging Faceの一般的なモデルと簡単に連携できます。
• さまざまなデコードアルゴリズムによる高スループットServing： 並列サンプリング、ビームサーチなどをサポートします。
• テンソル、パイプライン、データ、およびエキスパート並列処理： 分散推論のためのさまざまな並列処理戦略を提供します。
• ストリーミング出力： よりインタラクティブなユーザーエクスペリエンスのために、ストリーミング出力を提供します。
• OpenAI互換のAPIサーバー： 既存のシステムとの統合を簡素化します。
• 幅広いハードウェアサポート： NVIDIA GPU、AMD CPUおよびGPU、Intel CPUおよびGPU、PowerPC CPU、およびTPUと互換性があります。 また、Intel Gaudi、IBM Spyre、Huawei Ascendなどのハードウェアプラグインもサポートしています。
• プレフィックスキャッシュのサポート： 入力シーケンスのプレフィックスをキャッシュすることで、パフォーマンスを向上させます。
• Multi-LoRAのサポート： 複数のLoRA（Low-Rank Adaptation）モジュールを使用できます。

vLLMはどのように機能しますか？

vLLMは、高いパフォーマンスを実現するために、いくつかの主要な技術を利用しています。

1. PagedAttention： オペレーティングシステムの仮想メモリ管理と同様に、attention keyとvalueメモリをページに分割することで効率的に管理します。
2. 継続的なバッチ処理： 受信リクエストをバッチにグループ化して、GPUの使用率を最大化します。
3. CUDA/HIPグラフ： モデル実行グラフをコンパイルして、オーバーヘッドを削減し、パフォーマンスを向上させます。
4. 量子化： より低い精度のデータ型を使用することで、モデルのメモリフットプリントを削減します。
5. 最適化されたCUDAカーネル： attentionや行列乗算などの重要な操作に、高度に最適化されたCUDAカーネルを活用します。
6. 推測的デコード： 将来のトークンを予測して事前に計算し、デコードを高速化します。

vLLMの使い方は？

1. インストール：

   pip install vllm
   

2. クイックスタート：

   クイックスタートガイドについては、公式ドキュメントを参照してください。

vLLMを選ぶ理由？

vLLMには、いくつかの魅力的な利点があります。

• 速度： 最先端のServingスループットを実現します。
• 効率： PagedAttentionでメモリ使用量を最適化します。
• 柔軟性： Hugging Faceモデルやさまざまなハードウェアプラットフォームとシームレスに統合します。
• 使いやすさ： 簡単なインストールとセットアップ。

vLLMは誰のためのものですか？

vLLMは、次の用途に最適です。

• 大規模言語モデルを扱う研究者および開発者。
• LLMを本番環境にデプロイする組織。
• LLM推論のパフォーマンスと効率を最適化しようとしているすべての人。

サポートされているモデル

vLLMは、Hugging Faceで最も人気のあるオープンソースモデルをサポートしています。以下を含みます。

• TransformerのようなLLM（例：Llama）
• Mixture-of-Expert LLM（例：Mixtral、Deepseek-V2およびV3）
• 埋め込みモデル（例：E5-Mistral）
• マルチモーダルLLM（例：LLaVA）

サポートされているモデルの完全なリストはこちらにあります。

実際的な価値

vLLMは、以下により、重要な実際的な価値を提供します。

• LLM推論のコストを削減します。
• LLMを搭載したリアルタイムアプリケーションを可能にします。
• LLMテクノロジーへのアクセスを民主化します。

結論

vLLMは、大規模言語モデルを扱うすべての人にとって強力なツールです。その速度、効率、および柔軟性により、研究および本番環境のデプロイメントに最適です。新しいモデルを試している研究者であろうと、LLMを大規模にデプロイしている組織であろうと、vLLMは目標の達成に役立ちます。

vLLMを使用すると、以下を達成できます。

• より高速な推論： より少ないレイテンシでより多くのリクエストを処理します。
• より低いコスト： ハードウェア要件とエネルギー消費を削減します。
• より高いスケーラビリティ： 拡大する需要に対応するために、LLMデプロイメントを簡単にスケールできます。

その革新的な機能と幅広い互換性により、vLLMはLLM推論およびServingの主要なプラットフォームになる可能性があります。 高スループットLLM Servingまたはメモリ効率の高いLLM推論をお探しの場合は、vLLMを検討してください。