vLLM — Kerangka AI

Deskripsi

vLLM adalah pustaka inovatif yang dirancang untuk inferensi dan penyajian model bahasa besar (LLM), membuatnya dapat diakses oleh pengguna di berbagai domain. Awalnya dikembangkan di Sky Computing Lab di UC Berkeley, vLLM telah berkembang menjadi proyek sumber terbuka yang menonjol, didukung oleh komunitas kontributor yang beragam dari berbagai institusi akademis dan perusahaan. Dengan lebih dari 2000 kontributor, vLLM menonjol karena pendekatan pengembangan kolaboratifnya.

Pustaka ini disesuaikan untuk berbagai jenis pengguna. Bagi mereka yang tertarik menjalankan model sumber terbuka, Panduan Quickstart menyediakan titik masuk yang sederhana. Pengembang yang ingin membangun aplikasi dapat merujuk ke Panduan Pengguna, sementara mereka yang tertarik berkontribusi pada pengembangan vLLM dapat memulai dengan Panduan Pengembang. Proyek ini juga mempertahankan peta jalan dan catatan rilis untuk menjaga pengguna tetap terinformasi tentang kemajuan dan pembaruan.

vLLM diakui karena kecepatannya dan efisiensinya, dengan throughput penyajian yang mutakhir. Ini menggunakan teknik canggih seperti PagedAttention untuk manajemen memori yang efektif dan mendukung pengelompokan terus-menerus dari permintaan yang masuk. Pustaka ini menawarkan opsi eksekusi model yang fleksibel, termasuk grafik CUDA/HIP secara bertahap dan penuh, serta berbagai metode kuantisasi untuk mengoptimalkan kinerja. Selain itu, vLLM terintegrasi dengan mulus dengan model Hugging Face yang populer, memungkinkan penyajian throughput tinggi dengan berbagai algoritma dekoding.

Kerangka ini mendukung berbagai arsitektur model, termasuk LLM hanya dekoder, model campuran ahli, model perhatian hibrida, model multi-modal, dan lainnya. Fleksibilitas ini membuat vLLM cocok untuk berbagai aplikasi, dari pemrosesan bahasa alami hingga tugas multi-modal. Untuk informasi lebih rinci, pengguna dapat menjelajahi posting blog pengumuman vLLM, makalah resmi vLLM, dan sumber daya lainnya yang menyoroti kemampuannya dan peningkatan kinerja.

Singkatnya, vLLM adalah alat yang kuat bagi siapa saja yang ingin memanfaatkan model bahasa besar secara efisien, baik untuk penelitian, pengembangan aplikasi, atau berkontribusi pada komunitas sumber terbuka.

Fitur Inti vLLM

• Throughput penyajian mutakhir

• Manajemen memori yang efisien dengan PagedAttention

• Pengelompokan terus-menerus dari permintaan yang masuk

• Eksekusi model yang fleksibel dengan grafik CUDA/HIP

• Dukungan untuk berbagai metode kuantisasi

• Integrasi dengan model Hugging Face

• Server API yang kompatibel dengan OpenAI

• Dukungan Multi-LoRA untuk lapisan padat dan MoE

• Dukungan untuk GPU NVIDIA dan AMD, CPU x86/ARM/PowerPC

• Output streaming dan generasi output terstruktur

Memulai dengan vLLM

1. 1

   Instal melalui manajer paket

2. 2

   Konfigurasi pustaka untuk lingkungan Anda

3. 3

   Bangun arsitektur model yang diinginkan

4. 4

   Terapkan model untuk inferensi

5. 5

   Optimalkan kinerja dengan opsi kuantisasi

Kasus Penggunaan vLLM

• Inferensi Model
• Pengembangan Aplikasi
• Penelitian
• Tugas Multi-modal
• Optimasi Kinerja

FAQ dari vLLM

• Apa itu vLLM?

  vLLM adalah pustaka untuk inferensi dan penyajian LLM, dirancang untuk kemudahan penggunaan dan efisiensi.

• Siapa yang mengembangkan vLLM?

  vLLM dikembangkan di Sky Computing Lab di UC Berkeley.

• Bagaimana cara memulai dengan vLLM?

  Pengguna dapat memulai dengan Panduan Quickstart untuk menjalankan model atau Panduan Pengguna untuk membangun aplikasi.

• Jenis model apa yang didukung vLLM?

  vLLM mendukung lebih dari 200 arsitektur model, termasuk model hanya dekoder dan multi-modal.

• Apakah vLLM sumber terbuka?

  Ya, vLLM adalah proyek sumber terbuka dengan kontribusi dari komunitas yang beragam.

• Apa fitur kinerja utama dari vLLM?

  vLLM menawarkan throughput tinggi, manajemen memori yang efisien, dan eksekusi model yang fleksibel.

• Bisakah saya menggunakan vLLM dengan GPU?

  Ya, vLLM mendukung GPU NVIDIA dan AMD, serta berbagai CPU.

• Di mana saya bisa menemukan informasi lebih lanjut tentang vLLM?

  Informasi tambahan dapat ditemukan di situs dokumentasi vLLM dan posting blog terkait.