説明
vLLMは、大規模言語モデル（LLM）の推論と提供のために設計された革新的なライブラリであり、さまざまな分野のユーザーにアクセス可能です。元々UCバークレーのスカイコンピューティングラボで開発されたvLLMは、さまざまな学術機関や企業からの多様な貢献者によって支えられる著名なオープンソースプロジェクトに進化しました。2000人以上の貢献者を持つvLLMは、その協力的な開発アプローチで際立っています。
このライブラリは、異なるタイプのユーザーに合わせて調整されています。オープンソースモデルの実行に興味がある方には、クイックスタートガイドが簡単な入り口を提供します。アプリケーションを構築したい開発者はユーザーガイドを参照でき、vLLMの開発に貢献したい方は開発者ガイドから始めることができます。また、プロジェクトは進捗と更新情報をユーザーに提供するために、ロードマップとリリースノートを維持しています。
vLLMは、その速度と効率性で認識されており、最先端の提供スループットを誇ります。効果的なメモリ管理のためにPagedAttentionなどの高度な技術を採用し、受信リクエストの継続的なバッチ処理をサポートしています。このライブラリは、部分的および完全なCUDA/HIPグラフを含む柔軟なモデル実行オプションを提供し、パフォーマンスを最適化するためのさまざまな量子化手法をサポートしています。さらに、vLLMは人気のHugging Faceモデルとシームレスに統合され、高スループットの提供を複数のデコーディングアルゴリズムで実現します。
このフレームワークは、デコーダ専用LLM、エキスパート混合モデル、ハイブリッドアテンションモデル、マルチモーダルモデルなど、幅広いモデルアーキテクチャをサポートしています。この多様性により、vLLMは自然言語処理からマルチモーダルタスクまで、さまざまなアプリケーションに適しています。詳細情報については、vLLMの発表ブログ記事、公式vLLM論文、およびその機能とパフォーマンスの向上を強調する他のリソースを探索できます。
要約すると、vLLMは、大規模言語モデルを効率的に活用しようとするすべての人にとって強力なツールであり、研究、アプリケーション開発、オープンソースコミュニティへの貢献に役立ちます。
vLLMの主要機能
最先端の提供スループット
PagedAttentionによる効率的なメモリ管理
受信リクエストの継続的なバッチ処理
CUDA/HIPグラフによる柔軟なモデル実行
さまざまな量子化手法のサポート
Hugging Faceモデルとの統合
OpenAI互換のAPIサーバー
密なおよびMoEレイヤーのためのMulti-LoRAサポート
NVIDIAおよびAMD GPU、x86/ARM/PowerPC CPUのサポート
ストリーミング出力と構造化出力生成
vLLMをはじめる
パッケージマネージャーを介してインストール
環境に合わせてライブラリを設定
希望するモデルアーキテクチャを構築
推論のためにモデルをデプロイ
量子化オプションを使用してパフォーマンスを最適化
vLLMの使用例
- モデル推論
- アプリケーション開発
- 研究
- マルチモーダルタスク
- パフォーマンス最適化
