vLLM : découvrez la bibliothèque Machine Learning open source et ultra rapide

vLLM : découvrez la bibliothèque Machine Learning open source et ultra rapide

vLLM est une bibliothèque open source de pointe conçue pour rationaliser le processus d'inférence et de service du Large Language Model (LLM). En mettant l'accent sur la rapidité, l'efficacité et la polyvalence, vLLM vise à relever les défis associés au déploiement de LLM dans diverses applications.

vLLM : fournir une solution d'inférence et de service LLM efficaces

Développée par les chercheurs de l'UC Berkeley (université de Californie à Berkeley), vLLM est conçue pour fournir une solution d'inférence (la capacité du modèle à générer des prédictions ou des réponses en fonction du contexte et des entrées qui lui ont été fournies) et de service LLM efficaces

vLLM : découvrez la bibliothèque Machine Learning open source et ultra rapide

La plateforme est optimisée pour un service à haut débit, permettant aux organisations de traiter efficacement un grand nombre de demandes. vLLM garantit des temps de réponse rapides, ce qui en fait une plateforme adaptée aux applications nécessitant des interactions en temps réel. 

Cette bibliothèque de Machine Learning est aussi flexible et facile à utiliser. Cette flexibilité et cette facilité de prise en main simplifient le processus de déploiement. Cela permet également aux utilisateurs d'utiliser leurs architectures LLM préférées sans avoir besoin de modifications importantes.

Améliorer les performances par rapport aux bibliothèques existantes

vLLM se fixe comme objectif d'améliorer les performances. La solution vise à ‘offrir un débit nettement supérieur à celui des bibliothèques existantes en redéfinissant la référence en matière de débit de service LLM. Cela en fait un choix attrayant pour les organisations recherchant des performances optimales.

PagedAttention se présente également comme un facteur clé dans l'amélioration de ses performances. PagedAttention est une approche innovante en matière de gestion de l'attention. Elle réduit la surcharge de mémoire et améliore l'efficacité globale, en particulier lors de l'utilisation d'algorithmes d'échantillonnage complexes.

La compatibilité de vLLM avec divers modèles HuggingFace, y compris des architectures telles que -2, GPT-NeoX, Falcon, fait également partie de ses points forts. Cette intégration permet aux utilisateurs d'exploiter facilement la puissance des architectures LLM établies.

vLLM offre une boîte à outils puissante pour les organisations cherchant à exploiter le potentiel des LLM dans leurs applications. L'accent mis sur la vitesse, la polyvalence et la facilité d'intégration en fait un choix incontournable pour ceux qui cherchent à obtenir des performances de service LLM optimales.

Réduire les coûts opérationnels et optimiser l'utilisation de la mémoire

Le développement de grands modèles de langage nécessite des investissements importants sous forme de systèmes informatiques, de capital humain (ingénieurs, chercheurs, scientifiques, etc.) et de puissance. vLLM permet de réduire considérablement ces coûts opérationnels.

Le déploiement de vLLM a entraîné une réduction de 50 % de l'utilisation du GPU pour desservir le trafic. Ces économies de coûts mettent en évidence l'impact réel de l'utilisation de plateformes de déploiement LLM optimisées.

Au-delà, vLLM présente un autre avantage. La bibliothèque optimise l'utilisation de la mémoire. La clé d'attention et les tenseurs de valeur, appelés cache KV, sont gérés efficacement par PagedAttention. 

Cet algorithme permet un stockage en mémoire non contiguë de clés et de valeurs continues. Cela réduit la fragmentation de la mémoire et la surréservation, faisant de vLLM une solution économe en mémoire qui contribue à un débit amélioré. En tenant compte de toutes ses caractéristiques, vLLM joue un rôle précieux pour répondre aux diverses demandes des développeurs, des chercheurs et des entreprises d'IA.

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