vLLM: um mecanismo de serviço e inferência LLM para utilização eficiente da memória

Introdução geral

O vLLM é um mecanismo de serviço e raciocínio de alto rendimento e eficiente em termos de memória, projetado para Modelagem de Linguagem Grande (LLM). Originalmente desenvolvido pelo Sky Computing Lab da Universidade da Califórnia em Berkeley, agora é um projeto comunitário conduzido tanto pelo setor acadêmico quanto pelo setor industrial. O vLLM tem como objetivo fornecer serviços de raciocínio LLM rápidos, fáceis de usar e econômicos, com suporte para uma ampla variedade de plataformas de hardware, incluindo CUDA, ROCm, TPUs e muito mais. Seus principais recursos incluem loops de execução otimizados, cache de prefixo sem sobrecarga e suporte multimodal aprimorado.

Lista de funções

• Raciocínio de alto rendimento: suporta raciocínio paralelo em massa, melhorando significativamente a velocidade de raciocínio.
• Eficiência de memória: reduza o espaço ocupado pela memória e melhore a eficiência da operação do modelo otimizando o gerenciamento da memória.
• Suporte a vários hardwares: compatível com CUDA, ROCm, TPU e outras plataformas de hardware para uma implementação flexível.
• Zero-overhead prefix caching: reduzindo a computação duplicada e melhorando a eficiência da inferência.
• Suporte multimodal: oferece suporte a vários tipos de entrada, como texto, imagem etc., para ampliar os cenários de aplicativos.
• Comunidade de código aberto: mantida pelo setor acadêmico e pelo setor, continuamente atualizada e otimizada.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. Clone o repositório do projeto vLLM:

   git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
cd vllm

2. Instale a dependência:

   pip install -r requirements.txt

3. Escolha o Dockerfile correto para a compilação com base na plataforma de hardware:

   docker build -f Dockerfile.cuda -t vllm:cuda .

Diretrizes para uso

1. Inicie o serviço vLLM:

   python -m vllm.serve --model <模型路径>

2. Envia uma solicitação de raciocínio:

   import requests
response = requests.post("http://localhost:8000/infer", json={"input": "你好，世界！"})
print(response.json())

Operação detalhada da função

• Raciocínio de alto rendimentoO vLLM é capaz de lidar com um grande número de solicitações em um curto período de tempo para cenários altamente simultâneos.
• Memória eficienteO vLLM usa uma estratégia de gerenciamento de memória otimizada para reduzir o espaço de memória, tornando-o adequado para execução em ambientes com recursos limitados.
• Suporte a vários hardwaresDockerfile: os usuários podem escolher o Dockerfile certo para construir de acordo com a configuração de hardware e implementar com flexibilidade em diferentes plataformas.
• Cache de prefixo sem overheadO vLLM reduz a repetição de cálculos e melhora a eficiência da inferência, pois armazena em cache os resultados dos cálculos de prefixo.
• suporte multimodalO vLLM não só suporta entrada de texto, mas também pode lidar com vários tipos de entrada, como imagens, expandindo os cenários de aplicativos.