സ്വന്തമായി GPU-ൽ ഒരു വലിയ ഭാഷാ മോഡൽ ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടോ, എന്നിട്ട് ഒരുപാട് വിശപ്പുള്ള ഒരു തമഗോട്ടச்சியை ദത്തെടുത്ത പോലെ തോന്നിയിട്ടുണ്ടോ? നിങ്ങൾ അതിന് VRAM നൽകുന്നു, കേർണലുകളെ ലാളിക്കുന്നു, ഒടുവിൽ ഒരു ഉത്തരം ചോദിക്കുമ്പോൾ... അത് അഞ്ച് സെക്കൻഡ് നേരം നിങ്ങളെ തുറിച്ചുനോക്കി എങ്ങോട്ടോ പോകുന്നു. ഒരു “vanilla” LLM സെർവറിനൊപ്പം അതായിരുന്നു എന്റെ വാരാന്ത്യം. പിന്നീട് ഞാൻ vLLM ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തു.
സ്പോയിലർ: vLLM എന്നത് LLM ഇൻഫെറെൻസിനെ നിങ്ങൾ ഒരു ത്രിചക്രവാഹനം Tesla-യ്ക്ക് കൈമാറ്റം ചെയ്തതുപോലെ തോന്നിപ്പിക്കുന്ന ഓപ്പൺ സോഴ്സ് എഞ്ചിനാണ്. ഈ vLLM റിവ്യൂ എന്താണ്, നിങ്ങളുടെ ഹാർഡ്വെയർ ബഡ്ജറ്റിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ കൂടുതൽ ടോക്കണുകൾ പുറത്തെടുക്കാം, എവിടെയാണ് തിളങ്ങുന്നത്, എവിടെയാണ് തടസ്സമുണ്ടാക്കുന്നത്, ആരെല്ലാമാണ് ഇത് വാങ്ങേണ്ടത് എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിൽ പരിശോധിക്കുന്നു.
എന്താണ് vLLM, ലളിതമായ ഇംഗ്ലീഷിൽ (കുറഞ്ഞ GPU കണ്ണീരോടെ)?
വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്കായുള്ള ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഇൻഫെറെൻസ്, സെർവിംഗ് എഞ്ചിനാണ് vLLM. ഇതിനെ എയർ ട്രാഫിക് കൺട്രോളർ, ബാഗേജ് ഹാൻഡ്ലർ, ഡിസ്കൗണ്ട് എയർലൈൻ എന്നിവയെല്ലാം ഒത്തുചേർന്ന ഒന്നായി കരുതുക—അതായത് അഭ്യർത്ഥനകൾ ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യുന്നതും ടോക്കണുകളെ GPU മെമ്മറിയിലേക്ക് പാക്ക് ചെയ്യുന്നതും സീറ്റുകൾ (VRAM) ഒഴിഞ്ഞു കിടക്കാതെ കാര്യക്ഷമമായി പറന്നുയരുന്നതുമായ ഒന്ന്. Llama, Mistral, Mixtral, Phi, Qwen, Gemma തുടങ്ങിയ നിങ്ങൾക്ക് അറിയാവുന്ന മോഡലുകളെ പരിചിതമായ API-കളുടെ (OpenAI-ശൈലിയിലുള്ള, OpenAI-ക്ക് അനുയോജ്യമായ) പിന്നിൽ ഇത് പൊതിഞ്ഞു വെക്കുന്നു, തുടർന്ന് മികച്ച മെമ്മറി ട്രിക്കുകളും ഷെഡ്യൂളിംഗും ഉപയോഗിച്ച് അവയെ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നു.
наїve ലൂപ്പുകൾ ഉപയോഗിച്ചോ അല്ലെങ്കിൽ പൊതുവായ ആവശ്യങ്ങൾക്കുള്ള സെർവിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ചോ നിങ്ങൾ LLM-കൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ഏറ്റവും വലിയ സ്പീഡ് കില്ലർ നിങ്ങൾ കണ്ടിട്ടുണ്ടാകും: മെമ്മറി പാഴാക്കുന്നത്. vLLM-ൻ്റെ പ്രധാന പ്രത്യേകത എന്നത് PagedAttention ആണ്. ഇത് ഒരു ഡൈനാമിക് മെമ്മറി മാനേജറാണ്, അത് കീ/വാല്യൂ അറ്റൻഷൻ കാഷെകളെ ഒരു ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റത്തിലെ പേജുകളായി കണക്കാക്കുന്നു. മറ്റൊരു രീതിയിൽ പറഞ്ഞാൽ: എല്ലാ സംഭാഷണത്തിനും VRAM-ൽ ഒരു സ്വകാര്യ പെന്റ്ഹൗസ് നൽകുന്നതിനുപകരം, ഇത് പെന്റ്ഹൗസിനെ ഒരു കോ-വർക്കിംഗ് സ്പേസാക്കി മാറ്റുന്നു. കൂടുതൽ ആളുകൾക്ക് (അഭ്യർത്ഥനകൾക്ക്) ഇവിടെ ഒതുങ്ങാൻ കഴിയും. എല്ലാവർക്കും വേഗത്തിൽ ടൈപ്പ് ചെയ്യാനും സാധിക്കുന്നു.
ആർക്കുവേണ്ടിയാണ് ഈ vLLM റിവ്യൂ?
- കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസിയുള്ള ചാറ്റും ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ട് ബാച്ച് ജോലികളും ആഗ്രഹിക്കുന്ന AI ആപ്പുകൾ നിർമ്മിക്കുന്ന ടീമുകൾക്ക്.
- കൊമേർഷ്യൽ LLM എൻഡ്പോയിന്റുകൾക്ക് ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ബദൽ തേടുന്ന ഇൻഫ്രാ ആളുകൾക്ക്.
- പ്രകടനം കുറയാതെ തന്നെ മോഡലുകൾ പെട്ടെന്ന് മാറ്റാൻ ആവശ്യമുള്ള ഗവേഷകർക്ക്.
- സ്വയം ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ടോക്കൺ ചിലവ് കുറയ്ക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന സ്റ്റാർട്ടപ്പ് പ്രായോഗികവാദികൾക്ക്.
നിങ്ങൾ ഒരു പ്രോംപ്റ്റ് ബോക്സും വൈബ്സും മാത്രം ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഒരാളാണെങ്കിൽ, മാനേജ്ഡ് API-കൾ നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാം. “10x ബഡ്ജറ്റ് ഇല്ലാതെ എനിക്ക് 10x ത്രൂപുട്ട് വേണം” എന്ന ചിന്താഗതി ഉള്ളവരാണെങ്കിൽ, തുടർന്ന് വായിക്കുക.
vLLM-ൻ്റെ പ്രധാന സവിശേഷതകൾ (എന്തുകൊണ്ട് നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കണം)
- PagedAttention: അറ്റൻഷൻ KV കാഷെകൾക്കായുള്ള മെമ്മറി പേജിംഗ്. vLLM-ന് ഫ്രെയിമുകൾ നഷ്ടപ്പെടുത്താതെ ധാരാളം അഭ്യർത്ഥനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതിന്റെ കാരണം ഇതാണ്.
- തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗ്: പുതിയ അഭ്യർത്ഥനകൾ ഇൻ-ഫ്ലൈറ്റ് ബാച്ചുകളിൽ ചേരുന്നു, അതിനാൽ GPU-കൾ എപ്പോഴും പ്രവർത്തനക്ഷമമാവുകയും ലേറ്റൻസി കുറയുകയും ചെയ്യുന്നു.
- OpenAI-ക്ക് അനുയോജ്യമായ API-കൾ: കുറഞ്ഞ കോഡ് മാറ്റങ്ങളോടെ OpenAI-ക്കായി നിർമ്മിച്ച ടൂളുകളിലേക്കും SDK-കളിലേക്കും ഇത് പ്ലഗ് ചെയ്യുക.
- ടെൻസർ/ക്വാಂಟൈസേഷൻ പിന്തുണ: FP16, BF16, കൂടാതെ AWQ, GPTQ (ബാധകമായ ഇടങ്ങളിൽ) പോലുള്ള ജനപ്രിയ ക്വാಂಟൈസ്ഡ് വെയ്റ്റുകൾ, അതിനാൽ നിങ്ങൾക്ക് വലിയ മോഡലുകളെ ചെറിയ GPU-കളിൽ ഉൾക്കൊള്ളിക്കാൻ കഴിയും.
- Multi-GPU & ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് സെർവിംഗ്: നിങ്ങളുടെ ഒരൊറ്റ A100 ചൂടാവാൻ തുടങ്ങിയാൽ സ്കെയിൽ-ഔട്ട് ചെയ്യുക.
- സ്ട്രീമിംഗ് ടോക്കണുകൾ: ഹോളിവുഡ് ഹാക്കിംഗ് രംഗത്തിലെ പോലെ വാക്കുകൾ ടൈപ്പ് ചെയ്യുന്നത് ഉപയോക്താക്കൾ കാണുന്നു, ഇത് എല്ലാറ്റിനേയും വേഗത്തിൽ നടക്കുന്നതായി തോന്നിക്കുന്നു.
- LoRA/അഡാപ്റ്റർ പിന്തുണ (മോഡലിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു): ഒരേ അടിസ്ഥാന മോഡലിൽ മികച്ച രീതിയിൽ ട്യൂൺ ചെയ്ത വേരിയന്റുകൾ നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
പെട്ടെന്നുള്ള സജ്ജീകരണ രീതി (അതായത്: എനിക്ക് എത്ര വേഗത്തിൽ ആദ്യത്തെ ടോക്കൺ ലഭിക്കും?)
- pip വഴി vLLM ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക. പ്രത്യേക രീതിയിലുള്ള പ്രാർത്ഥനകൾ ആവശ്യമില്ല:
pip install vllm
- Hugging Face-ലെ ഒരു മോഡലിലേക്കോ നിങ്ങളുടെ ലോക്കൽ വെയ്റ്റുകളിലേക്കോ ഇത് പോയിന്റ് ചെയ്യുക.
- OpenAI-ക്ക് അനുയോജ്യമായ എൻഡ്പോയിന്റ് ഉപയോഗിച്ച് സെർവർ ആരംഭിക്കുക.
- നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള OpenAI ക്ലയിന്റിലേക്ക് Curl ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ പ്ലഗ് ചെയ്യുക.
ഒരു കൺസ്യൂമർ GPU-യിലും ഡാറ്റാ സെന്റർ കാർഡുള്ള വർക്ക് സ്റ്റേഷനിലുമുള്ള എന്റെ ടെസ്റ്റുകളിൽ, സ്റ്റോക്ക് ട്രാൻസ്ഫോർമർ സെർവർ സജ്ജീകരണങ്ങളേക്കാൾ വളരെ വേഗത്തിൽ ആദ്യ ടോക്കൺ ലഭിക്കുന്നതായി തോന്നി, പ്രത്യേകിച്ചും ലോഡ് ചെയ്ത സാഹചര്യങ്ങളിൽ. ഒന്നിലധികം ഉപയോക്താക്കൾ (അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ബാച്ച് ജോലികൾ) സെർവറിലേക്ക് ഒരുമിച്ച് എത്തുമ്പോൾ vLLM, GPU-വിനെ സജീവമായി നിലനിർത്തുന്നു.
ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾ, ലേറ്റൻസി, യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ അനുഭവം
vLLM അവലോകനത്തിൽ ശ്രദ്ധയിൽപ്പെട്ട കാര്യങ്ങൾ ഇതാ:
- ത്രൂപുട്ട്: തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗിലൂടെ, നിങ്ങളുടെ GPU-വിനെ ദീർഘവൃത്തങ്ങൾ മാത്രം പ്രിന്റ് ചെയ്യുന്ന ഒരു സ്പേസ് ഹീറ്ററാക്കി മാറ്റാതെ തന്നെ vLLM-ന് ഒരു സെക്കൻഡിൽ നിരവധി അഭ്യർത്ഥനകൾ നൽകാൻ കഴിയും. കൂടുതൽ അഭ്യർത്ഥനകൾ (ന്യായമായ പരിധിക്കുള്ളിൽ) നൽകുമ്പോൾ അത് കൂടുതൽ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
- ലേറ്റൻസി: മറ്റ് ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സെർവറുകളെ അപേക്ഷിച്ച് ആദ്യ ടോക്കണിലേക്കുള്ള സമയം മികച്ചതാണ്, സ്ട്രീമിംഗ് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുകയും പ്രോംപ്റ്റുകൾ ചെറുതും ഇടത്തരവുമാകുമ്പോൾ ഇത് കൂടുതൽ മികച്ചതാവുന്നു.
- ദീർഘമായ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ: തുടർച്ചയായ generation സ്ഥിരതയുള്ളതാണ്. വളരെ ദൈർഘ്യമേറിയ generation-കൾക്ക്, VRAM സുഖകരമായി നിലനിർത്താൻ നിങ്ങൾ max_tokens, beam settings (നിർബന്ധമാണെങ്കിൽ), താപനില എന്നിവ ക്രമീകരിക്കേണ്ടി വരും.
- മിക്സഡ് വർക്ക്ലോഡുകൾ: ചാറ്റ്, ടൂൾ-യൂസ് പ്രോംപ്റ്റുകൾ, ലൈറ്റ് ബാച്ച് സ്കോറിംഗ് എന്നിവ ഒരേ സമയം കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഇത് വളരെ മികച്ചതാണ്. ആർക്കും വിഷം കൊടുക്കാതെ തന്നെ പാൻകേക്ക്സും പാഡ് തായ്യും വിളമ്പുന്ന ഒരു ഡൈനർ പോലെ.
നിങ്ങളുടെ കണക്കുകൾ GPU ക്ലാസ്, ക്വാಂಟൈസേഷൻ, സീക്വൻസ് ലെങ്തുകൾ, മോഡൽ ചോയ്സ് എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കും. എന്നാൽ രീതി സ്ഥിരതയുള്ളതാണ്: concurrency വർദ്ധിക്കുമ്പോൾ vLLM മുന്നിലെത്തുന്നു.
മറ്റ് LLM സെർവറുകളെ അപേക്ഷിച്ച് vLLM എവിടെയാണ് തിളങ്ങുന്നത്
- കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസിയിൽ ധാരാളം ഉപയോക്താക്കൾക്ക് സേവനം നൽകുന്നതിനാണ് നിങ്ങളുടെ മുൻഗണനയെങ്കിൽ, vLLM-ൻ്റെ ഷെഡ്യൂളറും PagedAttention-നും മികച്ചതാണ്.
- നിലവിലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്ക് ചേർക്കാൻ OpenAI-ക്ക് അനുയോജ്യമായ എൻഡ്പോയിന്റുകൾ നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമാണെങ്കിൽ, ഇത് പ്ലഗ്-ആൻഡ്-പ്ലേ സൗഹൃദമാണ്.
- നിങ്ങൾ ചെലവ് കുറയ്ക്കാൻ ശ്രമിക്കുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ചെറിയ GPU ക്ലാസ്സിലേക്ക് മാറാനോ അല്ലെങ്കിൽ ഒരേ ഹാർഡ്വെയറിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ req/sec നേടാനോ കഴിയും. ഇത് CFO-മാരെ സന്തോഷിപ്പിക്കും.
vLLM നിങ്ങളെ നിരാശപ്പെടുത്താൻ സാധ്യതയുള്ള സാഹചര്യങ്ങൾ (ഇതൊരു മാന്ത്രിക പൊടിയല്ല)
- മോഡൽ കോംപാറ്റിബിലിറ്റി സാർവത്രികമല്ല. മിക്ക ജനപ്രിയ ഓപ്പൺ വെയ്റ്റുകളും മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പക്ഷേ എക്സോട്ടിക് ആർക്കിടെക്ചറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ അത്യാധുനിക ക്വാണ്ടിഫിക്കേഷൻ ഫോർമാറ്റുകൾക്ക് മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തേണ്ടി വന്നേക്കാം അല്ലെങ്കിൽ അവ പിന്തുണച്ചെന്ന് വരില്ല.
- മെമ്മറി ഇപ്പോളും ഭൗതികശാസ്ത്രമാണ്. PagedAttention സഹായിക്കുമെങ്കിലും, 6GB GPU-യിൽ 7B മോഡലും 100 concurrent ഉപയോക്താക്കളും ഉണ്ടെങ്കിൽ അതൊരു സിറ്റ്കോം ആയിരിക്കും, സെർവറാവില്ല.
- വിപുലമായ മൾട്ടിടെനൻസിക്കും ഗാർഡ്റെയിലുകൾക്കും മറ്റ് ടൂളുകളുമായി ചേർന്ന് പ്രവർത്തിക്കേണ്ടി വന്നേക്കാം അല്ലെങ്കിൽ ഗ്ലൂ കോഡ് എഴുതേണ്ടി വന്നേക്കാം.
- അപ്ഡേറ്റുകൾ വേഗത്തിൽ നീങ്ങുന്നു. അത് ഫീച്ചറുകൾക്ക് നല്ലതാണ്, എന്നാൽ സ്ഥിരത ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് ഒരു പോരായ്മയാണ്.
സാധാരണയുള്ളവരുമായി vLLM താരതമ്യം (സൗഹൃദപരമായ മത്സരം)
- ടെക്സ്റ്റ് ജനറേഷൻ ഇൻഫെറെൻസ് (TGI): TGI മിനുസമാർന്നതും എന്റർപ്രൈസ് തലത്തിൽ പ്രചാരമുള്ളതുമാണ്. ഡൈനാമിക് ബാച്ചിംഗും PagedAttention-ഉം ഉപയോഗിച്ച് vLLM പലപ്പോഴും ത്രൂപുട്ടിൽ TGI-യെക്കാൾ മുന്നിലെത്തുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും സംഭാഷണ സ്വഭാവമുള്ള വർക്ക്ലോഡുകൾക്ക്. TGI-ക്ക് Hugging Face-മായി ശക്തമായ സംയോജനവും മികച്ച പ്രൊഡക്ഷൻ എർഗണോമിക്സും ഉണ്ട്. റോ സെർവിംഗ് സ്പീഡിനും OpenAI പോലുള്ള API-കൾക്കും vLLM തിരഞ്ഞെടുക്കുക; നിങ്ങൾ HF ടൂളിംഗിൽ ആഴത്തിൽ ഏർപ്പെട്ടിരിക്കുകയാണെങ്കിൽ അവരുടെ പ്രവർത്തന രീതികൾ പിന്തുടരാൻ TGI തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
- OpenLLM/FastChat/മറ്റുള്ളവ: ഇവയെല്ലാം പരീക്ഷണങ്ങൾക്ക് മികച്ചതാണ്. vLLM സാധാരണയായി concurrency-ലും മെമ്മറി കാര്യക്ഷമതയിലും മുന്നിട്ടുനിൽക്കുന്നു. നിങ്ങൾ കൂടുതൽ ട്രാഫിക്കുള്ള ഒരു കൺസ്യൂമർ ആപ്പ് നിർമ്മിക്കുകയാണെങ്കിൽ, vLLM-ൻ്റെ ഷെഡ്യൂളിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കും.
- ഇഷ്ടമുള്ള Triton/Transformers സ്റ്റാക്കുകൾ: നിങ്ങൾക്ക് മികച്ച ഒരു സെർവർ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും, എന്നാൽ നിങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ പോകുന്ന ട്രിക്കുകൾ vLLM പാക്കേജ് ചെയ്യുന്നു—കൂടാതെ ഒരു ചെറിയ നഗരത്തിലെ കേർണലുകൾ പരിപാലിക്കേണ്ട ആവശ്യവുമില്ല.
ആഴത്തിലുള്ള വിശകലനം: എന്തുകൊണ്ട് PagedAttention പ്രധാനമാണ്
നിങ്ങളുടെ മോഡലിൻ്റെ ശ്രദ്ധാ കേന്ദ്രത്തെ ഒരു വലിയ വൈറ്റ്ബോർഡായി സങ്കൽപ്പിക്കുക. എല്ലാ സംഭാഷണവും അതിൽ നിന്നാണ് തുടങ്ങുന്നത്. മിക്ക സെർവറുകളും ഒരു വലിയ ഭാഗം നൽകുന്നു—സംഭാഷണം കുറച്ച് ചിത്രങ്ങളും ഒരു ചിരി മാത്രമാണെങ്കിൽ പോലും. PagedAttention ആ വൈറ്റ്ബോർഡിനെ സ്റ്റിക്കി നോട്ടുകളായി വിഭജിച്ച് മാറ്റിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു. കൂടുതൽ ആളുകൾക്ക് ഒരേസമയം വരയ്ക്കാൻ കഴിയും, കുറഞ്ഞ വിടവുകൾ, കുറഞ്ഞ സ്ഥലം പാഴാക്കുന്നു. അതുകൊണ്ടാണ് vLLM യഥാർത്ഥ ലോകം—അതായത് നിരവധി ഉപയോക്താക്കൾ ക്രമരഹിതമായി കാര്യങ്ങൾ ചോദിക്കുമ്പോൾ പ്രകടനം നിലനിർത്തുന്നത്.
ഡെവലപ്പർ അനുഭവം: സുഖകരമോ അതോ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതോ?
- API സൗകര്യം: OpenAI-യെ അനുകരിക്കുന്ന REST എൻഡ്പോയിന്റുകൾ നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും. നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള ക്ലയിന്റുകൾ, പ്രോംപ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ, ലോഗറുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക.
- കോൺഫിഗറേഷനുകൾ: ബാച്ച് സൈസുകൾ, ടെൻസർ പാരലലിസം, ക്വാണ്ടൈസേഷൻ, ഷെഡ്യൂളർ നോബുകൾ എന്നിവയ്ക്കായുള്ള ധാരാളം ഫ്ലാഗുകളുള്ള സെൻസിബിൾ ഡിഫോൾട്ടുകൾ.
- നിരീക്ഷിക്കാനുള്ള ശേഷി: മെട്രിക്സ് എൻഡ്പോയിന്റുകൾ, ലോഗുകൾ, Prometheus ഹുക്കുകൾ എന്നിവയുണ്ട്, എന്നിരുന്നാലും നിങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ട്രേസിംഗ് ചേർക്കേണ്ടി വരും.
- വിപുലീകരിക്കാനുള്ള ശേഷി: ടോക്കണൈസറുകൾ, അഡാപ്റ്ററുകൾ, ബാക്കെൻഡുകൾ എന്നിവയ്ക്കായുള്ള പ്ലഗിൻ പോലുള്ള പിന്തുണ മെച്ചപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു. അർദ്ധരാത്രിയിൽ കോഡ് വായിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്ടമാണെങ്കിൽ, റിപ്പോസിറ്ററി സജീവവും എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാവുന്നതുമാണ്.
ചെലവ് കണക്കുകൾ: vLLM എങ്ങനെയാണ് GPU ബില്ലിൽ മാറ്റം വരുത്തുന്നത്
- മെച്ചപ്പെട്ട ഉപയോഗം = കുറഞ്ഞ നിഷ്ക്രിയ സൈക്കിളുകൾ. നിങ്ങൾ മണിക്കൂറിന് പണം നൽകുകയാണെങ്കിൽ (ക്ലൗഡ്) അല്ലെങ്കിൽ തിരിച്ചടയ്ക്കുകയാണെങ്കിൽ (ഓൺ-പ്രെം), vLLM-ൻ്റെ ത്രൂപുട്ട് വർദ്ധനവ് ഓരോ ഡോളറിനും കൂടുതൽ ടോക്കണുകളായി മാറുന്നു.
- ക്വാണ്ടൈസേഷൻ നേട്ടങ്ങൾ: AWQ/GPTQ/INT8 എന്നിവ പിന്തുണയ്ക്കുന്നിടത്ത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നത് VRAM-ൻ്റെ അളവ് കുറയ്ക്കുകയും ഒരു GPU ടയർ താഴേക്ക് ഇറങ്ങാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യും—അല്ലെങ്കിൽ ഓരോ കാർഡിലും കൂടുതൽ concurrent ജോലികൾ ഉൾക്കൊള്ളാൻ സാധിക്കും.
- ഹൊറിസോണ്ടൽ സ്കെയിൽ: നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ ശക്തി ആവശ്യമായി വരുമ്പോൾ, vLLM ഒന്നിലധികം GPU-കളിലും നോഡുകളിലും പ്രവർത്തിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ആർക്കിടെക്ചറിനെ ഒരു ബ്ലെൻഡറിലേക്ക് എറിയാതെ തന്നെ നിങ്ങൾക്ക് നേർരേഖയിൽ വളരാൻ കഴിയും.
പൊതുവെയുള്ള രീതി: നിങ്ങളുടെ സേവനത്തിന് കുറഞ്ഞത് concurrent ഉപയോക്താക്കളോ അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾ ബാച്ച് ജോലികൾ തരംഗങ്ങളായിട്ടോ ആണ് ചെയ്യുന്നതെങ്കിൽ vLLM-ൻ്റെ കാര്യക്ഷമത വേഗത്തിൽ ലാഭമുണ്ടാക്കും. നിങ്ങൾ പ്രോംപ്റ്റുകൾ പരീക്ഷിക്കുക മാത്രമാണ് ചെയ്യുന്നതെങ്കിൽ, ഇത് നല്ലതാണ്.
യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങൾ: vLLM എവിടെയാണ് അതിൻ്റെ മൂല്യം തെളിയിക്കുന്നത്
- ധാരാളം ഉപയോക്താക്കളുള്ള ചാറ്റ് അസിസ്റ്റന്റുകൾ: ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ, ആന്തരിക IT സഹായം, അല്ലെങ്കിൽ അർദ്ധരാത്രിക്ക് അഞ്ച് മിനിറ്റ് മുൻപ് വിദ്യാർത്ഥികളെ ഉപന്യാസങ്ങൾ തയ്യാറാക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ആപ്പ്.
- ഉള്ളടക്കം നിർമ്മിക്കുന്ന പൈപ്പ്ലൈനുകൾ: DMV പോലെ തോന്നുന്ന ഒരു ക്യൂ ഇല്ലാതെ ബ്ലോഗ് രൂപരേഖകൾ, ഇമെയിൽ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ, കോഡ് കമന്റുകൾ—സമാന്തരമായി നിർമ്മിക്കുന്നു.
- ടൂൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏജന്റുകൾ: നിങ്ങളുടെ മോഡൽ ടൂൾ കോളുകൾക്കായി നിർത്തുമ്പോൾ, vLLM-ൻ്റെ ബാച്ചിംഗ് GPU-വിനെ മറ്റ് അഭ്യർത്ഥനകളുമായി സജീവമായി നിലനിർത്തുന്നു.
- RAG സിസ്റ്റങ്ങൾ: നിങ്ങളുടെ റിട്രീവർ മറ്റ് കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യുമ്പോൾ vLLM ജനറേഷൻ ലെയറായി നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
vLLM സജ്ജീകരണ ടിപ്പുകൾ (രസകരമായ രീതിയിൽ പഠിച്ചത്)
- നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ പദ്ധതിയിടുന്ന മോഡലിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക. ഒരു ചെറിയ 3B മോഡലിനെ ബെഞ്ച്മാർക്ക് ചെയ്ത ശേഷം 70B മോഡലിനെ വിന്യസിക്കുകയും നിങ്ങളുടെ GPU നിലവിളിക്കുന്നതെന്തെന്ന് അത്ഭുതപ്പെടുകയും ചെയ്യരുത്.
- പരമാവധി കോൺടെക്സ്റ്റ് ലെങ്ത് ക്രമീകരിക്കുക. വലിയ കോൺടെക്സ്റ്റ് VRAM-നെ തകർക്കും; ശരിയായ വലുപ്പം concurrency വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
- സ്ട്രീമിംഗ് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുക. ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വേഗത്തിലുള്ള പ്രതികരണങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നു, കൂടാതെ നിങ്ങൾക്ക് UI ടോക്കണുകൾ നേരത്തേ ഫ്ലഷ് ചെയ്യാനും കഴിയും.
- യഥാർത്ഥ ട്രാഫിക് പാറ്റേണുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുക. കുത്തനെയുള്ളതാണോ? സ്ഥിരതയുള്ളതാണോ? മിക്സഡ് ആണോ? vLLM-ൻ്റെ ഷെഡ്യൂളർ ഓരോ രീതി അനുസരിച്ചും വ്യത്യസ്തമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
- എല്ലാം ലോഗ് ചെയ്യുക. ലേറ്റൻസി p50, p95, ടോക്കൺ ത്രൂപുട്ട്, OOM ഇവന്റുകൾ എന്നിവ അടുത്തതായി എവിടെ മെച്ചപ്പെടുത്താമെന്ന് നിങ്ങളോട് പറയും.
സുരക്ഷയും ഭരണവും: നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം പക്വമായ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുക
vLLM ഒരു സെർവിംഗ് എഞ്ചിനാണ്, ഒരു ധാർമ്മിക компас അല്ല. നിങ്ങൾക്ക് മോഡറേഷൻ, PII സ്ക്രബ്ബിംഗ്, റേറ്റ് ലിമിറ്റുകൾ, ടെനന്റ് ഐസൊലേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഓഡിറ്റ് ട്രെയിലുകൾ ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ, അവ ഗേറ്റ്വേയിലോ ആപ്പ് ലെയറിലോ ചേർക്കുക. സന്തോഷകരമായ വാർത്ത: OpenAI-ക്ക് അനുയോജ്യമായ ഇന്റർഫേസ് നിങ്ങളുടെ ഇഷ്ടപ്പെട്ട പോളിസികളും മിഡിൽവെയറുകളും എളുപ്പത്തിൽ മാറ്റാൻ സഹായിക്കുന്നു.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ: ഈ vLLM അവലോകനത്തിലെ അനുയോജ്യതയും മുന്നറിയിപ്പുകളും
- എല്ലാ മോഡൽ ആർക്കിടെക്ചറുകളും ക്വാണ്ട് വെയ്റ്റുകളും പ്ലഗ്-ആൻഡ്-ഗോ ആകണമെന്നില്ല. ഡോക്യുമെന്റുകളും കമ്മ്യൂണിറ്റി പ്രശ്നങ്ങളും പരിശോധിക്കുക. പിന്തുണയുടെ വേഗത വളരെ കൂടുതലാണ്, പക്ഷേ പുതിയ കാര്യങ്ങൾ എപ്പോഴും സ്ഥിരതയെ മറികടക്കും.
- CPU ഫാളോവർ? vLLM GPU-കളിൽ സന്തോഷത്തോടെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് CPU-വിൽ പരീക്ഷണം നടത്താം, പക്ഷേ അത് സ്കീ ബൂട്ട് ധരിച്ച് മാരത്തൺ ഓടാൻ ശ്രമിക്കുന്നതുപോലെയാണ്.
- Multi-GPU ഷാർഡിംഗ് ശക്തമാണ്, പക്ഷേ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ കോൺഫിഗറേഷൻ ആവശ്യമാണ്. പ്രൊഡക്ഷൻ SLA-കൾക്കായി ഫെയിലോവറും വാം സ്റ്റാർട്ടുകളും പരീക്ഷിക്കുക.
പെട്ടെന്നുള്ള ആരംഭം: ഒരു മാനസിക പരിശോധനാപട്ടിക
- ഹാർഡ്വെയർ: നിങ്ങളുടെ ടാർഗെറ്റ് മോഡലിന് ആവശ്യമായ VRAM-മുള്ള GPU-കളും concurrency-ക്കുള്ള അധിക സ്ഥലവും.
- മോഡൽ: നന്നായി പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഒരു ഫാമിലി (Llama, Mistral, Mixtral, Qwen, Gemma) തിരഞ്ഞെടുത്ത് ടോക്കണൈസർ/ക്വാണ്ടൈസേഷൻ കോംപാറ്റിബിലിറ്റി സ്ഥിരീകരിക്കുക.
- സെർവിംഗ്: OpenAI API ഓണാക്കി vLLM പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, പ്രതികരണങ്ങൾ സ്ട്രീം ചെയ്യുക, കോൺടെക്സ്റ്റും max_tokens-ഉം കൃത്യമായി സജ്ജമാക്കുക.
- സ്കെയിൽ: GPU-കളോ നോഡുകളോ ചേർക്കുക. റൂട്ടിംഗ്, റേറ്റ് ലിമിറ്റുകൾ, ആധികാരികത എന്നിവയ്ക്കായി ഒരു ഗേറ്റ്വേ ഉപയോഗിക്കുക. ക്ലൗഡ് ആണെങ്കിൽ ഓട്ടോസ്കെയിലിംഗ് പരിഗണിക്കുക.
- ചെലവുകൾ: സെക്കൻഡിൽ ടോക്കണുകൾ, concurrency, ശരാശരി ഔട്ട്പുട്ട് ലെങ്ത് എന്നിവ അളക്കുക. ഓരോ മാറ്റത്തിന് ശേഷവും വീണ്ടും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യം: Sider.AI ഈ ചിത്രത്തിൽ എവിടെയാണ് വരുന്നത്
നിർമ്മാതാക്കൾ ശ്രദ്ധിക്കുക: നിങ്ങൾ മോഡലുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാനും പ്രോംപ്റ്റുകളിലുടനീളം വേഗത താരതമ്യം ചെയ്യാനും പൊതുവെ ആവർത്തിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങളുടെ മനസ്സ് നഷ്ടപ്പെടാതിരിക്കാനും ശ്രമിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, Sider.AI ഒരു മികച്ച പരിശോധനയായിരിക്കും. വ്യത്യസ്ത ബാക്കെൻഡുകളിലുടനീളം നിങ്ങൾക്ക് പ്രോംപ്റ്റുകൾ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യാനും പരീക്ഷിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും, തുടർന്ന് ചെലവ് അല്ലെങ്കിൽ നിയന്ത്രണം എന്നിവയ്ക്കായി സ്വയം ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യാൻ സമയമാകുമ്പോൾ vLLM-ലേക്ക് മാറാം. Sider.AI-യെ നിങ്ങളുടെ പിറ്റ് ക്രൂ ആയി കരുതുക—തുടർന്ന് ട്രാക്ക് തുറക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾ ഓടിക്കുന്ന റേസ് കാറായി vLLM-നെ കണക്കാക്കുക. ആരാണ് vLLM ഇപ്പോൾ തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ടത്?
- അതെ: വളരുന്ന ഉപയോക്തൃ അടിത്തറയുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾ, നിരവധി ടീമുകൾക്ക് സേവനം നൽകുന്ന ആന്തരിക പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ, പണമടച്ചുള്ള API-യിൽ നിന്ന് സ്വയം ഹോസ്റ്റിംഗിലേക്ക് മാറുന്ന ഉൽപ്പന്ന ടീമുകൾ.
- ഒരുപക്ഷേ: ഓപ്ഷനുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്ന വ്യക്തിഗത ഡെവലപ്പർമാർ. നിങ്ങളുടെ ട്രാഫിക് വളരെ കുറവാണെങ്കിൽ, മാനേജ്ഡ് API-കൾ ഇപ്പോൾ ലളിതവും (ചെലവുകുറഞ്ഞതും) ആയിരിക്കാം.
- ഇതുവരെ ആയിട്ടില്ല: സെർവിംഗ് ലെയറിൽ പൂർണ്ണമായ പാലിക്കൽ ആവശ്യമായ വലിയ സ്ഥാപനങ്ങൾ. ഇതിന് ചുറ്റും നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ ഗാർഡ്റെയിലുകൾ ആവശ്യമാണ്.
vLLM-ൻ്റെ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളും (ഒളിച്ചുകളിയില്ല)
ഗുണങ്ങൾ
- concurrency-യിൽ മികച്ച ത്രൂപുട്ട്
- OpenAI-ക്ക് അനുയോജ്യമായ API, മൈഗ്രേഷനുകൾ ലളിതമാക്കുന്നു
- PagedAttention ഉപയോഗിച്ച് ശക്തമായ മെമ്മറി കാര്യക്ഷമത
- ജനപ്രിയ ഓപ്പൺ മോഡലുകൾക്കും ക്വാണ്ടൈസേഷനും മികച്ച പിന്തുണ
- സജീവമായ കമ്മ്യൂണിറ്റിയും വേഗത്തിലുള്ള വികസനവും
ദോഷങ്ങൾ
- സാർവത്രിക മോഡൽ/ക്വാണ്ട് പിന്തുണയില്ല; ചില മാറ്റങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്
- GPU-കളിൽ മികച്ചത്; CPU ഉപയോഗം കൂടുതലും പരീക്ഷണങ്ങൾക്കാണ്
- പ്രൊഡക്ഷൻ-ഗ്രേഡ് മൾട്ടിടെനൻസിക്കും ഭരണത്തിനും കൂടുതൽ കാര്യങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്
- വേഗത്തിലുള്ള മാറ്റങ്ങൾ ചില സമയങ്ങളിൽ അപ്ഗ്രേഡ് ചെയ്യാൻ ആവശ്യമായ സാഹചര്യങ്ങളുണ്ടാക്കാം
ഈ vLLM അവലോകനത്തിന്റെ വിധി
vLLM എന്നത് അക്കാദമിക് തലത്തിൽ മികച്ചതും പ്രൊഡക്ഷൻ തലത്തിൽ പ്രായോഗികവുമായ ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പ്രോജക്റ്റാണ്. ഒരു GPU ഫാം ഒരുക്കുന്നതിലൂടെ നിങ്ങളുടെ LLM-നെ വലിയ തോതിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, അത് നിങ്ങളുടെ പരിഗണനാ ലിസ്റ്റിൽ ഉണ്ടായിരിക്കണം—ഒരുപക്ഷേ മുകളിൽ തന്നെ. മോഡലുകൾക്ക് സേവനം നൽകാനുള്ള ഒരേയൊരു മാർഗ്ഗം ഇതല്ല, പക്ഷേ ഇപ്പോൾ ഇത് ഏറ്റവും വേഗതയേറിയതും കൂടുതൽ ഫ്ലെക്സിബിളും ഡെവലപ്പർമാർക്ക് സൗകര്യപ്രദവുമാണ്.
മറ്റൊരു രീതിയിൽ പറഞ്ഞാൽ: നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ സജ്ജീകരണം ഉപയോക്താക്കളെ അവരുടെ ജീവിതത്തിലെ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകളെക്കുറിച്ച് വീണ്ടും ചിന്തിക്കാൻ പ്രേരിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിൽ, vLLM അതിന് മുൻപ് തന്നെ ഉത്തരങ്ങൾ നൽകാൻ സഹായിക്കും. അതാണ് ഇതിന്റെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം, അല്ലേ?
പ്രവർത്തന പദ്ധതി: ഈ ആഴ്ച നിങ്ങളുടെ LLM-നെ വേഗത്തിലാക്കുക
- ഒന്നാം ദിവസം: നിങ്ങളുടെ ടാർഗെറ്റ് മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് vLLM സജ്ജമാക്കുക. സ്ട്രീമിംഗ് ഓണാക്കുക. നിങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ പ്രോംപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
- രണ്ടാം ദിവസം: കോൺടെക്സ്റ്റ് വിൻഡോയും ബാച്ച് ക്രമീകരണങ്ങളും ക്രമീകരിക്കുക. കൂടുതൽ അഭ്യർത്ഥനകൾ ഉൾക്കൊള്ളാൻ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ക്വാണ്ടൈസേഷൻ പരീക്ഷിക്കുക.
- മൂന്നാം ദിവസം: ഒരു ഗേറ്റ്വേയും ലോഗുകളും ചേർക്കുക. p95 ലേറ്റൻസിയും ടോക്കണുകളും ഡോളറും അളക്കുക.
- നാലാം-അഞ്ചാം ദിവസങ്ങളിൽ: ഒരു കാനറിയെ യഥാർത്ഥ ഉപയോക്താക്കളിലേക്ക് പുഷ് ചെയ്യുക. ആവശ്യമെങ്കിൽ സ്കെയിൽ ഔട്ട് ചെയ്യുക. എന്തെങ്കിലും കുമിളകളുള്ളവ ഉപയോഗിച്ച് ആഘോഷിക്കുക (seltzer മതിയാകും).
ചെലവ് കൂട്ടാതെ നിങ്ങൾ എങ്ങനെ ത്രൂപുട്ട് ഇരട്ടിയാക്കിയെന്ന് നിങ്ങളുടെ ബോസ് ചോദിക്കുമ്പോൾ, രണ്ട് വാക്കുകൾ മാത്രം പറയുക: “paged attention.” തുടർന്ന് ഈ vLLM അവലോകനം അവർക്ക് നൽകുക, എന്നിട്ട് നിങ്ങൾ എല്ലാം ആസൂത്രണം ചെയ്തതുപോലെ അഭിനയിക്കുക.
പതിവുചോദ്യങ്ങൾ
ചോദ്യം 1: vLLM ചെറിയ ടീമുകൾക്ക് മാത്രമാണോ അതോ വലിയ സ്ഥാപനങ്ങൾക്കും ഉപയോഗിക്കാൻ പറ്റിയതാണോ?
രണ്ടിനും ഉപയോഗിക്കാം. ചെലവ് കുറയ്ക്കാൻ നിങ്ങൾ മാനേജ്ഡ് API-കളിൽ നിന്ന് സ്വയം ഹോസ്റ്റിലേക്ക് മാറുകയാണെങ്കിൽ, vLLM-ൻ്റെ OpenAI-ക്ക് അനുയോജ്യമായ എൻഡ്പോയിന്റുകൾ മാറ്റം എളുപ്പമാക്കുന്നു. വലിയ ടീമുകൾക്ക്, ട്രാഫിക് കൂടുമ്പോൾ ത്രൂപുട്ടും concurrency-യും കൂടുതൽ നേട്ടങ്ങളുണ്ടാക്കുന്നു.
ചോദ്യം 2: vLLM-ൽ ഏത് മോഡലുകളാണ് മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?
Llama, Mistral, Mixtral, Qwen, Gemma, Phi പോലുള്ള ജനപ്രിയ ഓപ്പൺ മോഡലുകൾ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കും. ക്വാണ്ടൈസ്ഡ് വേരിയന്റുകൾക്കുള്ള കോംപാറ്റിബിലിറ്റി കുറിപ്പുകൾ പരിശോധിക്കുക—സാധാരണ ഫോർമാറ്റുകൾ മിക്കതും പ്രവർത്തിക്കും, പക്ഷേ ചില കോമ്പിനേഷനുകൾക്ക് മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തേണ്ടി വന്നേക്കാം.
ചോദ്യം 3: vLLM പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ എനിക്ക് എത്ര GPU ആവശ്യമാണ്?
നിങ്ങളുടെ മോഡലിന്റെ വലുപ്പത്തിനും കോൺടെക്സ്റ്റ് വിൻഡോയ്ക്കും അനുസരിച്ച് VRAM തിരഞ്ഞെടുക്കുക, തുടർന്ന് concurrency-ക്കായി കൂടുതൽ സ്ഥലം ചേർക്കുക. 7B–13B മോഡലിനെ നന്നായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ ഒരു ഹൈ-മെമ്മറി GPU-ക്ക് കഴിയും; വലിയ മോഡലുകൾക്കോ ഉയർന്ന ട്രാഫിക്കോ ഉള്ള സാഹചര്യങ്ങളിൽ multi-GPU സജ്ജീകരണങ്ങൾ കൂടുതൽ നല്ലതാണ്.
ചോദ്യം 4: vLLM ലേറ്റൻസി കുറയ്ക്കുകയാണോ അതോ ത്രൂപുട്ട് വർദ്ധിപ്പിക്കുകയാണോ?
വർക്ക്ലോഡിനെ ആശ്രയിച്ച് രണ്ടും ചെയ്യും. തുടർച്ചയായ ബാച്ചിംഗ് മികച്ച ത്രൂപുട്ടിനായി GPU ഉപയോഗം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, അതേസമയം സ്ട്രീമിംഗും കാര്യക്ഷമമായ ഷെഡ്യൂളിംഗും ചാറ്റ് ആപ്പുകളിൽ ആദ്യ ടോക്കണിലേക്കുള്ള സമയവും ലേറ്റൻസിയും കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
ചോദ്യം 5: ടെക്സ്റ്റ് ജനറേഷൻ ഇൻഫെറെൻസുമായി (TGI) vLLM എങ്ങനെ താരതമ്യം ചെയ്യാം?
സംഭാഷണത്തിന് പ്രാധാന്യം നൽകുന്ന സാഹചര്യങ്ങളിൽ PagedAttention-ഉം ഡൈനാമിക് ബാച്ചിംഗും ഉപയോഗിച്ച് vLLM പലപ്പോഴും TGI-യെക്കാൾ ത്രൂപുട്ടിൽ മുന്നിട്ടുനിൽക്കുന്നു. TGI Hugging Face സംയോജനത്തിലേക്കും എന്റർപ്രൈസ് തലത്തിലുള്ള മിനുസപ്പെടുത്തലിലേക്കും കൂടുതൽ ശ്രദ്ധിക്കുന്നു—നിങ്ങളുടെ സ്റ്റാക്കും മുൻഗണനകളും അനുസരിച്ച് തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
