vLLM — AI Framework

Описание

vLLM — это инновационная библиотека, предназначенная для вывода и обслуживания больших языковых моделей (LLM), что делает её доступной для пользователей из различных областей. Изначально разработанная в Лаборатории облачных вычислений UC Berkeley, vLLM превратилась в выдающийся проект с открытым исходным кодом, поддерживаемый разнообразным сообществом участников из многочисленных академических учреждений и компаний. С более чем 2000 участниками, vLLM выделяется своим подходом к совместной разработке.

Библиотека адаптирована для различных типов пользователей. Для тех, кто заинтересован в запуске моделей с открытым исходным кодом, Руководство по быстрому старту предоставляет простой входной пункт. Разработчики, желающие создавать приложения, могут обратиться к Руководству пользователя, в то время как те, кто хочет внести свой вклад в разработку vLLM, могут начать с Руководства для разработчиков. Проект также поддерживает дорожную карту и примечания к релизам, чтобы информировать пользователей о его прогрессе и обновлениях.

vLLM признана за свою скорость и эффективность, обладая современными возможностями обслуживания. Она использует передовые технологии, такие как PagedAttention для эффективного управления памятью и поддерживает непрерывную пакетную обработку входящих запросов. Библиотека предлагает гибкие варианты выполнения моделей, включая поэтапные и полные графы CUDA/HIP, а также различные методы квантования для оптимизации производительности. Кроме того, vLLM бесшовно интегрируется с популярными моделями Hugging Face, обеспечивая высокопроизводительное обслуживание с несколькими алгоритмами декодирования.

Фреймворк поддерживает широкий спектр архитектур моделей, включая только декодеры LLM, модели смешанных экспертов, модели гибридного внимания, мультимодальные модели и многое другое. Эта универсальность делает vLLM подходящей для различных приложений, от обработки естественного языка до мультимодальных задач. Для получения более подробной информации пользователи могут ознакомиться с блогом о запуске vLLM, официальной статьей vLLM и другими ресурсами, которые подчеркивают её возможности и улучшения производительности.

В заключение, vLLM — это мощный инструмент для всех, кто хочет эффективно использовать большие языковые модели, будь то для исследований, разработки приложений или участия в сообществе с открытым исходным кодом.

Основные функции vLLM

• Современные возможности обслуживания

• Эффективное управление памятью с помощью PagedAttention

• Непрерывная пакетная обработка входящих запросов

• Гибкое выполнение моделей с графами CUDA/HIP

• Поддержка различных методов квантования

• Интеграция с моделями Hugging Face

• Совместимый с API OpenAI сервер

• Поддержка Multi-LoRA для плотных и MoE слоев

• Поддержка графических процессоров NVIDIA и AMD, процессоров x86/ARM/PowerPC

• Потоковые выходные данные и генерация структурированных выходных данных

Начало работы с vLLM

1. 1

   Установите через менеджер пакетов

2. 2

   Настройте библиотеку для вашей среды

3. 3

   Создайте желаемую архитектуру модели

4. 4

   Разверните модель для вывода

5. 5

   Оптимизируйте производительность с помощью опций квантования

Варианты использования vLLM

• Вывод модели
• Разработка приложений
• Исследования
• Мультимодальные задачи
• Оптимизация производительности

Часто задаваемые вопросы vLLM

• Что такое vLLM?

  vLLM — это библиотека для вывода и обслуживания LLM, разработанная для удобства использования и эффективности.

• Кто разработал vLLM?

  vLLM была разработана в Лаборатории облачных вычислений UC Berkeley.

• Как я могу начать работать с vLLM?

  Пользователи могут начать с Руководства по быстрому старту для запуска моделей или Руководства пользователя для создания приложений.

• Какие типы моделей поддерживает vLLM?

  vLLM поддерживает более 200 архитектур моделей, включая только декодеры и мультимодальные модели.

• Является ли vLLM проектом с открытым исходным кодом?

  Да, vLLM — это проект с открытым исходным кодом с участием разнообразного сообщества.

• Каковы ключевые характеристики производительности vLLM?

  vLLM предлагает высокую пропускную способность, эффективное управление памятью и гибкое выполнение моделей.

• Могу ли я использовать vLLM с графическими процессорами?

  Да, vLLM поддерживает графические процессоры NVIDIA и AMD, а также различные процессоры.

• Где я могу найти дополнительную информацию о vLLM?

  Дополнительную информацию можно найти на сайте документации vLLM и связанных блогах.