重點摘要
- VLLM 是一個以記憶體效率和速度著稱的開源 LLM 服務與推論引擎。
- 其表現優於 Hugging Face Transformers 等模型，處理任務速度最高可達 24 倍，且速度超越 Hugging Face Text Generation Inference 三倍以上。
- vLLM 效能的關鍵在於 PagedAttention，這是一種記憶體管理演算法，能將未使用的記憶體降至最低，並能同時處理更多資料。
- 支援多種 LLM 模型，vLLM 在開發者之間廣受歡迎，其 GitHub 星數超過 20,000 顆，社群活躍。
- 在 Novita AI GPU Instance 中租用 GPU：提升 vLLM 執行效率的更好方式。
介紹
VLLM 或稱超大型語言模型，是開發者間廣受歡迎的工具，用於高效執行大型語言模型。它能最佳化效能並有效管理記憶體，非常適合需要處理大量文字處理卻又不耗費資源的企業。
傳統方法往往浪費記憶體並拖慢流程。VLLM 透過 PagedAttention 解決這些問題，提升速度並減少浪費。
在本指南中，我們將探討 vLLM 的獨特之處、其創新技術、記憶體管理效率、與舊方法的效能比較、實際成功案例，以及如何將 vLLM 整合到您的專案中。
為什麼 LLM 服務如此具有挑戰性？
- 高記憶體佔用：LLM 需要大量記憶體來儲存其參數和中間活化值（主要是注意層中的鍵值參數），這使得它們在資源受限環境中部署時極具挑戰。
- 有限的吞吐量：傳統實作難以處理大量並發推論請求，阻礙了可擴展性和響應速度。這會影響到大型語言模型在生產伺服器上執行時，無法有效與 GPU 協作。
- 計算成本：LLM 推論中涉及的密集矩陣計算負荷，特別是在大型模型上，成本可能非常高昂。加上高記憶體與低吞吐量的問題，更會進一步增加成本。
了解 vLLM 及其重要性
什麼是 VLLM
vLLM 代表 Virtual Large Language Model，是一個活躍的開源函式庫，用於高效支援 LLM 的推論與模型服務。
vLLM 架構
vLLM 的重要性
它最佳化記憶體使用，能將 **LLM 服務效能 ** 提升約 **24 倍 ，同時僅使用傳統方法 ** 一半的 GPU 記憶體。VLLM 的 PagedAttention 功能確保記憶體有效利用，浪費率低於 4%。這種智慧方法讓您無需添購昂貴的額外 GPU 就能提高生產力。
例如，LMSYS 在他們的 Chatbot Arena 專案中使用了 vLLM，將 GPU 使用量減少了一半，同時任務完成率翻倍。選擇 vLLM 可以在自然語言處理任務中節省成本並改善效能指標。
VLLM 的核心技術
VLLM 在記憶體管理和資料處理方面表現出色，得益於其關鍵技術：
LLM 服務：使用大型語言模型高效生成文字並完成提示指令，無需過多記憶體或處理能力。
LLM 推論：透過最佳化注意力和記憶體使用來增強文字生成，實現更快速、更順暢的操作。
KV 快取管理：追蹤文字創作所需的關鍵資料，確保快取有效使用。
注意力演算法：將記憶體使用降至最低，並在模型服務與推論期間加速回應，從而提升效率。
PagedAttention：最佳化記憶體使用，確保無空間浪費，全面提升效能。
如果您想了解更多關於 KV 快取如何管理的資訊，可以點擊此連結深入了解：
VLLM 的主要功能
VLLM 以其獨特的方法脫穎而出：
記憶體效率：使用 PagedAttention 防止記憶體浪費，確保專案順利執行。
任務處理：管理記憶體和注意力演算法，比標準 LLM 能同時處理更多任務，非常適合需要快速回應的專案。
PagedAttention 機制：最大化儲存關鍵資料的可用空間，提升速度和效率。
注意力鍵管理：高效儲存和存取注意力鍵，提升複雜語言任務的表現。
開發者友善整合：服務引擎類別讓您能輕鬆整合以產生文字或執行其他操作。
比較 VLLM 與傳統 LLM
VLLM 在幾個重要方面確實與傳統 LLM 設置有顯著差異。當我們比較 VLLM 與舊式 LLM 時，會發現：
- 記憶體浪費：舊式 LLM 往往因為管理不善而浪費大量記憶體，導致記憶體破碎、保留過多不必要的資料等問題。相比之下，VLLM 使用 PagedAttention 等巧妙技巧，將記憶體浪費降至極低，並且幾乎只使用所需的記憶體。
- GPU 利用率：憑藉其智慧的記憶體處理方式，VLLM 確保 GPU（執行所有繁重運算的強大電腦）能被最有效地利用。這意味著這些機器能比傳統 LLM 方法更好、更快地完成工作。
- 吞吐量：由於 VLLM 巧妙地管理 GPU 運算力並將不必要的記憶體浪費降至最低，因此它能同時處理更多任務而不會減慢速度。如果您正在尋找能快速流暢完成語言處理任務的解決方案，vLLM 很可能是您的最佳選擇。
效能基準測試：VLLM 與其他方案比較
VLLM 的效能基準測試證明了其在吞吐量和記憶體使用方面優於其他推論引擎。讓我們比較 VLLM 與其他選項：
VLLM 相比 HuggingFace Transformers 能達到高達 24 倍的吞吐量，相比 HuggingFace Text Generation Inference 能達到高達 3.5 倍的吞吐量。吞吐量的這種顯著提升，轉化為使用 VLLM 的組織更低的營運成本和更好的效能。
在您的專案中實作 VLLM
透過整合 VLLM 提升語言模型的效率。方法如下：
設定 VLLM 環境的逐步指南
建立 vLLM 環境相當簡單，而且有許多資源可供參考。以下是逐步操作方式：
- 步驟 1：安裝 VLLM： 首先，使用 pip 在您的電腦上安裝 vLLM 套件。
# （建議）建立新的 conda 環境。
conda create -n myenv python=3.9 -y
conda activate myenv
使用 CUDA 12.1 安裝 vLLM。
pip install vllm
- 步驟 2：瀏覽文件： 安裝後，花點時間閱讀 vLLM 文件，了解正確設定所需的詳細步驟。這份文件包含了如何有效使用 vLLM 以及如何與其他軟體整合的豐富資訊。
- 步驟 3：探索 Hugging Face 模型： vLLM 支援 Hugging Face 的許多預訓練語言模型，接下來請前往他們的網站。尋找符合您專案需求的模型。
- 步驟 4：使用 vLLM 的 GitHub 儲存庫： 如需更多幫助，例如範例或充分利用 vLLM 的指南，可以經常查看其 GitHub 頁面，因為他們會不斷新增新功能，這可能非常有用。
提升 vLLM 執行效率的更好方式
如您所見，安裝和執行 vLLM 的第一步就是部署一個高速環境。您可能會考慮如何獲取效能更好的 GPU，這裡有一個絕佳的方法——試試 Novita AI GPU Instance！
Novita AI GPU Instance 是一個基於雲端的解決方案，在這個領域中是卓越的服務典範。此雲端配備了高效能 GPU，如 NVIDIA A100 SXM 和 RTX 4090。這對於需要額外 GPU 運算能力卻又無需投資本地硬體的 PyTorch 使用者來說尤其有利。
如何在 Novita AI GPU Instance 展開您的新旅程
1. 建立 Novita AI GPU Instance 帳戶
要建立 Novita AI GPU Pod 帳戶，請造訪 Novita AI GPU Pods 網站，然後按一下 “Log in” 按鈕。您需要提供電子郵件地址和密碼。
2. 選擇支援 GPU 的伺服器
您可以根據自己的特定需求選擇所需的範本，包括 Pytorch、Tensorflow、Cuda、Ollama。此外，您也可以透過點擊最下方的按鈕來建立您自己的範本資料。
然後，我們的服務提供對高效能 GPU 的存取，例如 NVIDIA RTX 4090 和 RTX 3090，每款都具有大量 VRAM 和 RAM，確保即使是最苛刻的 AI 模型也能高效訓練。您可以根據需求選擇。
3. 啟動一個實例
無論是 AI 應用的研究、開發還是部署，配備 CUDA 12 的 Novita AI GPU Instance 都能在雲端提供強大且高效的 GPU 運算體驗。
結論
VLLM 因其頂尖技術和驚人效率而真正改變了遊戲規則。當您在專案中使用 vLLM 時，您將為自己創造非凡的成果，並為所有使用者改善體驗。憑藉注意力機制的改進和記憶體方面的進步，我們正在見證一種處理大型語言模型的全新方式。從效能測試和真實案例來看，很明顯 vLLM 遠遠勝過傳統的 LLM。
為了讓 vLLM 發揮其魔力，需要進行一些設定以確保一切順利執行。選擇 vLLM，您就是在真正推動您的專案前進，並緊跟最新技術的腳步。
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