Wichtige Highlights
- vLLM ist eine Open-Source-LLM-Serving- und Inferenz-Engine, bekannt für ihre Speichereffizienz und Geschwindigkeit.
- Sie übertrifft Modelle wie Hugging Face Transformers, bewältigt Aufgaben bis zu 24-mal schneller und übertrifft Hugging Face Text Generation Inference um mehr als das Dreifache an Geschwindigkeit.
- Der Schlüssel zur Leistung von vLLM ist PagedAttention, ein Speicherverwaltungsalgorithmus, der ungenutzten Speicher minimiert und die gleichzeitige Verarbeitung von mehr Daten ermöglicht.
- Mit Unterstützung für verschiedene LLM-Modelle hat vLLM bei Entwicklern an Popularität gewonnen, was durch über 20.000 GitHub-Sterne und eine aktive Community belegt wird.
- GPU mieten in der Novita AI GPU-Instanz: Eine bessere Möglichkeit, Ihre vLLM-Laufeffizienz zu steigern.
Einleitung
VLLM, oder Very Large Language Model, ist ein beliebtes Werkzeug unter Entwicklern, um große Sprachmodelle effizient auszuführen. Es optimiert die Leistung und verwaltet den Speicher effektiv, was es ideal für Unternehmen macht, die umfangreiche Textverarbeitung durchführen, ohne Ressourcen zu verschwenden.
Traditionelle Methoden verschwenden oft Speicher und verlangsamen Prozesse. VLLM behebt diese Probleme mit PagedAttention, das die Geschwindigkeit erhöht und Abfall minimiert.
In diesem Leitfaden untersuchen wir, was vLLM auszeichnet, seine innovative Technologie, Speicherverwaltungseffizienz, Leistung im Vergleich zu älteren Methoden, reale Erfolgsgeschichten und wie Sie vLLM in Ihre Projekte integrieren.
Warum ist das Bereitstellen von LLMs so herausfordernd?
- Hoher Speicherbedarf: LLMs benötigen große Mengen an Speicher, um ihre Parameter und Zwischenaktivierungen (hauptsächlich die Schlüssel- und Werteparameter aus den Aufmerksamkeitsschichten) zu speichern, was ihre Bereitstellung in ressourcenbeschränkten Umgebungen erschwert.
- Begrenzter Durchsatz: Traditionelle Implementierungen haben Schwierigkeiten, hohe Volumen gleichzeitiger Inferenzanfragen zu bewältigen, was die Skalierbarkeit und Reaktionsfähigkeit beeinträchtigt. Dies wirkt sich darauf aus, wenn das große Sprachmodell auf dem Produktionsserver ausgeführt wird und nicht effektiv mit den GPUs zusammenarbeitet.
- Rechenkosten: Die intensive Belastung durch Matrixberechnungen bei der LLM-Inferenz kann teuer sein, insbesondere bei großen Modellen. Mit dem hohen Speicher und dem geringen Durchsatz werden dadurch weitere Kosten verursacht.
vLLM verstehen und seine Bedeutung
Was ist VLLM
vLLM steht für Virtual Large Language Model und ist eine aktive Open-Source-Bibliothek, die LLMs effizient bei Inferenz und Modellbereitstellung unterstützt.
vLLM-Architektur
Bedeutung von vLLM
Es optimiert die Speichernutzung, was die LLM-Serving-Leistung um etwa das 24-fache verbessern kann, während die Hälfte des GPU-Speichers im Vergleich zur traditionellen Methode verbraucht wird. Die PagedAttention-Funktion von vLLM sorgt für eine effiziente Speichernutzung mit weniger als 4 % Verschwendung. Dieser intelligente Ansatz ermöglicht eine höhere Produktivität, ohne dass zusätzliche teure GPUs erforderlich sind.
Zum Beispiel verwendete LMSYS vLLM in ihrem Chatbot Arena-Projekt und reduzierte die GPU-Nutzung um die Hälfte, während die Abschlussrate der Aufgaben verdoppelt wurde. Die Wahl von vLLM kann zu Kosteneinsparungen und verbesserten Leistungsmetriken bei Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung führen.
Kerntechnologien hinter VLLM
VLLM zeichnet sich durch Speicherverwaltung und Datenverarbeitung aus, dank seiner Schlüsseltechnologien:
LLM-Serving: Erzeugt effizient Text und vervollständigt Eingabeaufforderungen mit großen Sprachmodellen, ohne übermäßigen Speicher oder Rechenleistung zu verbrauchen.
LLM-Inferenz: Verbessert die Textgenerierung, indem Aufmerksamkeit und Speichernutzung optimiert werden, für schnellere und reibungslosere Abläufe.
KV-Cache-Verwaltung: Behält wichtige Daten für die Texterstellung im Auge und sorgt für eine effiziente Cache-Nutzung.
Aufmerksamkeitsalgorithmus: Verbessert die Effizienz, indem Speichernutzung minimiert und Antworten während der Modellbereitstellung und Inferenz beschleunigt werden.
PagedAttention: Optimiert die Speichernutzung, stellt sicher, dass kein Platz verschwendet wird, und steigert die Gesamtleistung.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie der K-V-Cache verwaltet wird, können Sie auf diesen Link klicken, um ein tieferes Verständnis zu erhalten:
Hauptfunktionen von VLLM
vLLM zeichnet sich durch seinen einzigartigen Ansatz aus:
Speichereffizienz: Verwendet PagedAttention, um Speicherverschwendung zu vermeiden und einen reibungslosen Projektablauf zu gewährleisten.
Aufgabenverarbeitung: Verwaltet Speicher- und Aufmerksamkeitsalgorithmen, um mehr Aufgaben gleichzeitig zu bewältigen als Standard-LLMs, ideal für Projekte mit schnellen Antwortzeiten.
PagedAttention-Mechanismus: Maximiert den verfügbaren Platz zum Speichern wichtiger Daten, verbessert Geschwindigkeit und Effizienz.
Aufmerksamkeitsschlüssel-Verwaltung: Speichert und greift effizient auf Aufmerksamkeitsschlüssel zu, verbessert die Leistung bei komplexen Sprachaufgaben.
Entwicklerfreundliche Integration: Die Serving-Engine-Klasse ermöglicht eine einfache Integration zum Generieren von Text oder zur Durchführung anderer Operationen mühelos.
vLLM mit traditionellen LLMs vergleichen
vLLM hebt sich in mehreren wichtigen Aspekten von den üblichen LLM-Setups ab. Beim Vergleich von vLLM mit alten LLMs stellen wir Folgendes fest:
- Speicherverschwendung: Alte LLMs verschwenden oft viel Speicher, weil sie ihn nicht gut verwalten, was zu Problemen wie dem Aufbrechen in nutzlose Stücke und dem Zurückhalten von mehr als nötig führt. Auf der anderen Seite verwendet vLLM clevere Tricks wie PagedAttention, um die Speicherverschwendung extrem niedrig zu halten und fast genau so viel Speicher wie benötigt zu nutzen.
- GPU-Auslastung: Dank der intelligenten Art der Speicherverwaltung stellt vLLM sicher, dass GPUs (die leistungsstarken Computer, die die ganze schwere Arbeit erledigen) so effizient wie möglich genutzt werden. Das bedeutet, dass diese Maschinen ihre Arbeit besser und schneller erledigen können als mit traditionellen LLM-Methoden.
- Durchsatz: Aufgrund der cleveren Verwaltung von GPU-Power und der geringen Verschwendung an unnötigen Dingen; vllm kann viel mehr Aufgaben gleichzeitig bewältigen, ohne langsamer zu werden. Wenn Sie nach etwas suchen, das Sprachverarbeitungsaufgaben schnell und reibungslos erledigt, ist vllm wahrscheinlich Ihre beste Wahl.
Leistungsvergleiche: vLLM vs. Andere
Die Leistungsvergleiche von vLLM zeigen seine Überlegenheit gegenüber anderen Inferenz-Engines in Bezug auf Durchsatz und Speichernutzung. Vergleichen wir vLLM mit anderen Optionen:
vLLM erreicht einen bis zu 24-fach höheren Durchsatz im Vergleich zu HuggingFace Transformers und einen bis zu 3,5-fach höheren Durchsatz im Vergleich zu HuggingFace Text Generation Inference. Diese signifikante Verbesserung des Durchsatzes führt zu niedrigeren Betriebskosten und einer verbesserten Leistung für Organisationen, die vLLM verwenden.
vLLM in Ihre Projekte implementieren
Steigern Sie die Effizienz Ihrer Sprachmodelle durch die Integration von vLLM. So geht’s:
Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einrichten einer vLLM-Umgebung
Eine vLLM-Umgebung zum Laufen zu bringen, ist ziemlich einfach und es gibt reichlich Anleitungen. So können Sie es Schritt für Schritt machen:
- Schritt 1: vLLM installieren: Installieren Sie zuerst das vLLM-Paket auf Ihrem Computer mit pip.
# (Empfohlen) Neue Conda-Umgebung erstellen.
conda create -n myenv python=3.9 -y
conda activate myenv# vLLM mit CUDA 12.1 installieren.
pip install vllm
- Schritt 2: Dokumentation durchgehen: Nach der Installation nehmen Sie sich Zeit, die vLLM-Dokumentation durchzugehen, um detaillierte Schritte zur ordnungsgemäßen Einrichtung zu erhalten. Diese Dokumentation enthält viele Informationen zur effektiven Nutzung von vLLM und zur Zusammenarbeit mit anderer Software.
- Schritt 3: Hugging Face Modelle erkunden: Mit Unterstützung für zahlreiche vortrainierte Sprachmodelle von Hugging Face besuchen Sie als nächstes deren Website. Suchen Sie nach einem Modell, das Ihren Projektanforderungen entspricht.
- Schritt 4: Das GitHub-Repository von vLLM nutzen: Weitere Hilfe, wie Beispiele oder Anleitungen, um vLLM optimal zu nutzen, finden Sie auf der GitHub-Seite, die oft mit neuen, nützlichen Inhalten aktualisiert wird.
Ein besserer Weg, Ihre vLLM-Laufeffizienz zu steigern
Wie Sie sehen, besteht der allererste Schritt zum Installieren und Ausführen von vLLM darin, eine Hochgeschwindigkeitsumgebung bereitzustellen. Sie überlegen vielleicht, wie Sie GPUs mit besserer Leistung erhalten können, hier ist ein hervorragender Weg — probieren Sie die Novita AI GPU-Instanz!
Novita AI GPU-Instanz, eine Cloud-basierte Lösung, hebt sich als vorbildlicher Dienst in diesem Bereich hervor. Diese Cloud ist mit leistungsstarken GPUs wie NVIDIA A100 SXM und RTX 4090 ausgestattet. Dies ist besonders vorteilhaft für PyTorch-Benutzer, die die zusätzliche Rechenleistung benötigen, die GPUs bieten, ohne in lokale Hardware investieren zu müssen.
Wie Sie Ihre Reise mit der Novita AI GPU-Instanz beginnen
1. Erstellen Sie ein Novita AI GPU-Instanz-Konto
Um ein Novita AI GPU Pod-Konto zu erstellen, besuchen Sie die Website von Novita AI GPU Pods und klicken Sie auf die Schaltfläche „Log in“. Sie müssen eine E-Mail-Adresse und ein Passwort angeben.
2. Wählen Sie einen GPU-fähigen Server
Sie können Ihre eigene Vorlage auswählen, einschließlich Pytorch, Tensorflow, Cuda, Ollama, je nach Ihren spezifischen Anforderungen. Darüber hinaus können Sie auch Ihre eigenen Vorlagendaten erstellen, indem Sie auf den unteren Button klicken.
Unser Dienst bietet Zugang zu leistungsstarken GPUs wie der NVIDIA RTX 4090 und RTX 3090, jeweils mit beträchtlichem VRAM und RAM, sodass selbst die anspruchsvollsten KI-Modelle effizient trainiert werden können. Sie können basierend auf Ihren Bedürfnissen auswählen.
3. Starten Sie eine Instanz
Ob für Forschung, Entwicklung oder Bereitstellung von KI-Anwendungen – die Novita AI GPU-Instanz, ausgestattet mit CUDA 12, liefert ein leistungsstarkes und effizientes GPU-Computing-Erlebnis in der Cloud.
Fazit
VLLM ist ein echter Game-Changer dank seiner hochmodernen Technologie und erstaunlichen Effizienz. Wenn Sie vLLM in Ihren Projekten einsetzen, stellen Sie sich auf unglaubliche Ergebnisse ein und verbessern die Erfahrung für alle, die es nutzen. Mit dem Aufmerksamkeitsmechanismus und den Speicherverbesserungen sehen wir einen völlig neuen Weg, große Sprachmodelle zu handhaben. Betrachtet man die Leistungstests und Beispiele aus der Praxis, wird deutlich, dass vLLM die alten LLMs weit übertrifft.
Damit vLLM seine Magie entfalten kann, ist eine gewisse Einrichtung erforderlich, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten. Indem Sie sich für vLLM entscheiden, treiben Sie Ihre Projekte wirklich voran und bleiben auf dem neuesten Stand der Technik.
Novita AI ist die All-in-One-Cloud-Plattform, die Ihre KI-Ambitionen beflügelt. Integrierte APIs, serverlos, GPU-Instanz – die kosteneffizienten Werkzeuge, die Sie brauchen. Infrastruktur eliminieren, kostenlos starten und Ihre KI-Vision zur Realität machen.
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