మీ స్వంత GPUపై పెద్ద భాషా మోడల్ హోస్టింగ్ చేయడానికి ప్రయత్నించి, మీరు ఒక బాగా ఆకలి వచ్చిన Tamagotchi ను చూసుకుంటున్నట్లు అనిపించిందా? మీరు దానిని VRAMతో ఆహారం ఇస్తారు, kernelsను చూసుకుంటారు, చివరికి ఒక జవాబు అడగగానే… అది ఐదు సెకన్ల పాటు మీకు బ్లింక్ చేసి, బయటకు నడుస్తుంది. ఇది నా వారాంతం "వనిల్లా" LLM సర్వర్ తో అనుభవం. ఆ తర్వాత నేను vLLM ను ఇన్స్టాల్ చేసుకున్నాను.
స్పాయిలర్: vLLM అనేది ఓపెన్-సోర్స్ ఇంజన్, ఇది LLM పర్యవేక్షణను మీరు మీ చోటు కారును టెస్లా కారుతో మార్చుకున్నట్లు అనిపిస్తుంది. ఈ vLLM సమీక్ష ఇది ఏమిటి, ఎలా మీ హార్డ్వేర్ బడ్జెట్ నుండి ఎక్కువ టోకెన్లను తీసుకుంటుంది, ఎక్కడ మెరుగ్గా ఉంటుంది, ఎక్కడ సాగే, ఎవరు దీన్ని కార్ట్, క్లస్టర్ లేదా “తరువాత చూడాలి” భాగంలో చేర్చాలి అనే దానిపై చర్చిస్తుంది.
vLLM అంటే ఏం, సులభమైన భాషలో (GPU కన్నీళ్లను తగ్గిస్తూ)?
vLLM అనేది పెద్ద భాషా మోడల్స్ కోసం ఓపెన్-సోర్స్ ఇన్ఫరెన్స్ మరియు సర్వింగ్ ఇంజన్. దీన్ని వాయు-నిర్యాణానికి నియంత్రకుడు, బాగేజ్ హ్యాండ్లర్, మరియు డిస్కౌంట్ ఎయిర్లైన్ అని భావించండి – ఇది అభ్యర్థనలను షెడ్యూల్ చేస్తుంది, టోకెన్లను GPU మెమరీలో ప్యాక్ చేస్తుంది మరియు ఖాళీ సీట్ల (VRAM) లేకుండా సమర్థవంతంగా ఆడుకుంటుంది. ఇది మీరు తెలిసిన మోడల్స్—Llama, Mistral, Mixtral, Phi, Qwen, Gemma—నను परिचిత APIs (OpenAI-కంపాటిబుల్) వెనక ఉంచి, చతురమైన మెమరీ మరియు షెడ్యూలింగ్ హోచ్చు జోడిస్తుంది.
మీరు సాధారణ లూప్స్ లేదా సర్వింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్లతో LLMలను నడపడానికి ప్రయత్నించకుండానే, మీరు పెద్ద వేగం తాళారుడు – వృథా మెమరీని చూసి ఉంటారు. vLLM యొక్క ప్రత్యేక పద్ధతి PagedAttention, డైనమిక్ మెమరీ మేనేజర్, ఇది key/value attention caches ని ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ పేజీల్లా చూస్తుంది. అంటే: ప్రతి సంభాషణకి VRAMలో ప్రైవేట్ పెంట్హౌస్ ఇవ్వకుండా, ఆ పెంట్హౌస్ ని ఒక సహకార స్పేస్గా మార్చుతుంది. ఎక్కువరి (అభ్యర్థనలు)కి చోటుంటుంది. అందరం వేగంగా టైప్ చేస్తారు.
ఈ vLLM సమీక్ష ఎవరికోసం?
- కొత్త AI అనువర్తనాలు సృష్టించే జట్లు, తక్కువ లేటెన్సీ చాట్ మరియు హై-త్రూపుట్ బ్యాచ్ పనులకు అన్వయిస్తారు.
- వాణిజ్య LLM ఎండ్పాయింట్లకు ఓపెన్-సోర్స్ ప్రత్యామ్నాయం కోసం ఇన్ఫ్రా టీమ్లు.
- నిర్ధిష్ట పనితీరు కోల్పోకుండా వేగంగా మోడల్ మార్చుకోవాలనుకునే శోధకులు.
- సెల్ఫ్-హోస్టింగ్ చేసి టోకెన్ ఖర్చులు తగ్గించుకోవాలనుకునే స్టార్టప్ వ్యావహారికులు.
“నేను_PROMPT బాక్స్ మరియు వాతావరణాలు మాత్రమే కోరుకుంటున్నాను” అయితే మేనేజ్ చేసిన APIs మీరు ఇష్టపడే అవకాశముంది. “నేను 10x త్రూపుట్, 10x బడ్జెట్ లేకుండా” అయితే, ఈ అవకాశాలను చదవడం కొనసాగించండి.
vLLM ముఖ్య లక్షణాలు (మీరు ఎందుకు శ్రద్ధ పెట్టాలి)
- PagedAttention: attention KV caches కోసం మెమరీ పేజింగ్. ఇది vLLM ఎన్నో అభ్యర్థనలను లేటెన్సీ లేకుండా నిర్వహించగల కారణం.
- Continuous batching: కొత్త అభ్యర్థనలు ఇప్పటికే సాగుతున్న బ్యాచ్లలో చేరి, GPUs పనిలో ఉంటాయి మరియు లేటెన్సీ తక్కువగా ఉంటుంది.
- OpenAI-అనుకూల APIలు: మీరు ఇప్పటికే OpenAI కోసం రూపొందించిన టూల్స్ మరియు SDKs లో సులభంగా ఇంటిగ్రేట్ చేయవచ్చు.
- టెన్సర్/క్వాంటైజేషన్ మద్దతు: FP16, BF16, మరియు ప్రముఖ క్వాంటైజ్డ్ వెయిట్లు (AWQ, GPTQ లాంటి) మద్దతు, చిన్న GPUsలో పెద్ద మోడల్స్ నడపడానికి.
- బహుళ GPU & డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ సర్వింగ్: మీ ఏకైక A100 ఎక్కువ పని చేసే లోపే స్కేలు చేయండి.
- స్ట్రీమింగ్ టోకెన్స్: వినియోగదారులు హాలీవుడ్ హ్యాకింగ్ సన్నివేశంలాగా పదులు typed అవుతున్నట్లు చూస్తారు, ఇది వేగంగా అనిపిస్తుంది.
- LoRA/అడాప్టర్ మద్దతు (మోడల్-ఆధారిత): అదే బేస్ మోడల్ మీద ఫైన్-ట్యూన్డ్ వేరియెంట్లను సర్వ్ చేయడానికి ఉపయోగపడుతుంది.
త్వరిత సెటప్ కథ (మొదటి టోకెన్ ఎంత వేగంగా వస్తుంది?)
- పిప్ ద్వారా vLLM ఇన్స్టాల్ చెయ్యండి. ఏ మంత్ర వలయం అవసరం లేదు:
pip install vllm
- Hugging Face లోని మోడల్ లేదా స్థానిక వెయిట్లను చూపించండి.
- OpenAI-అనుకూల ఎండ్పాయింట్తో సర్వర్ జాలేయండి.
- అది CURL తో కాల్ చేయండి లేదా ఇప్పటికే ఉన్న OpenAI క్లయింట్ లో ఇన్టిగ్రేట్ చేయండి.
కొనిసారి GPU మరియు డేటా-సెంటర్ కార్డ్ ఉన్న వర్క్స్టేషన్లలో పరీక్షించినప్పుడు, మొదటి టోకెన్ వేగం స్టాక్ ట్రాన్స్ఫార్మర్స్ సర్వర్ కంటే గణనీయంగా మెరుగ్గా అనిపించింది, ముఖ్యంగా లోడ్ ఉన్నప్పుడు. మాంత్రికం అనిపించేది, పోయిన ఇంటర్ఫేస్ చాలా మంది వినియోగదారులు (లేదా మీ స్వంత బ్యాచ్ జాబ్లు) సర్వర్ మీద భారమైనప్పుడు vLLM GPU సరఫరా చేస్తుంది.
బెంచ్మార్క్స్, లేటెన్సీ మరియు వాస్తవ జీవితం అనుభూతి
vLLM సమీక్షలో ప్రత్యేకంగా ఏమి కనిపించింది:
- త్రూపుట్: continuous batching తో, vLLM చాలా అభ్యర్థనలను నిరంతరం అందిస్తుంది, GPU ను స్పేస్ హీటర్ చేయకుండా. మీరు ఎంత concurrent అభ్యర్థనలు పంపిస్తే, అంతే ఇది మెరుగ్గా పనిచేస్తుంది.
- లేటెన్సీ: మొదటి టోకన్ సమయం పోటీదారుల దానికి సమానంగా లేదా ఎక్కువ ఉన్నా కొన్నిసార్లు మెరుగుగా ఉంటుంది—ఇది ముఖ్యంగా స్ట్రీమింగ్ ఎనేబుల్ చేసినప్పుడు మరియు ప్రాంప్ట్స్ చిన్న-మధ్యస్థాయిలో ఉంటే.
- దీర్ఘ అస్పష్ట ఫలితాలు: ఉత్పత్తి స్థిరంగా ఉంటుంది. చాలా పెద్ద జనరేషన్ల కోసం, max_tokens, బీమ్ సెట్టింగ్స్ (అవసరమైతే) మరియు టెంపరేచర్ ని వ్రాయండి, VRAM సుఖంగా ఉంచడానికి.
- మిళిత పనులు: చాట్, టూల్-యూజ్ ప్రాంప్ట్స్ మరియు అందుబాటులో ఉన్న లైట్ బ్యాచ్ స్కోరింగ్ను ఒకేసారి చక్కగా నిర్వహిస్తుంది. ప్యాంకేక్స్ మరియు పద్ థాయ్ రెండూ ఒక్కసారిగా ఇచ్చే డైనర్ వంటి.
మీ గణాంకాలు GPU తరగతి, క్వాంటైజేషన్, సీక్వెన్స్ పొడవులు, మరియు మోడల్ ఎంపికపై ఆధారపడి ఉంటాయి. కానీ నమూనా ఏకరూపంగా ఉంటుంది: concurrency పెరిగే కొద్దీ vLLM ముందుకు సాగుతుంది.
vLLM ఎక్కడ మెరుగ్గా ఉందో ఇతర LLM సర్వర్లతో పోలిస్తే
- మీ ప్రాధాన్యం ఎక్కువ interactive వినియోగదారులకు తక్కువ లేటెన్సీతో సేవలు అందించడం అయితే, vLLM షెడ్యూలర్ మరియు PagedAttention అద్భుతమైనవి.
- మీకు OpenAI-అనుకూల ఎండ్పాయింట్లు అవసరమైతే, ఇప్పటికే ఉన్న అనువర్తనాలకు సులభంగా అనుసంధానం అవుతుంది.
- మీరు ఖర్చు తగ్గించాలనుకుంటే, సాధారణంగా ఒక చిన్న GPU తరగతి వైపు మొగ్గు లేదా ఒకే హార్డ్వేర్తో మరిన్ని అభ్యర్థనలను సర్దుబాటు చేయవచ్చు. CFOలు అందరూ ఇక్కడ ఆసక్తిగా ఉంటారు.
vLLM ఎక్కడ మీరు నేరుగా కష్టం పడవచ్చు (ఇది మాయాజాలం కాదు)
- మోడల్ అనుకూలత సర్వత్రం లేదు. చాలా ప్రాచుర్యంలో ఉన్న ఓపెన్ వెయిట్లు బాగా నడుస్తాయి, కానీ అరుదైన వాంఛిత ఆర్కిటెక్చర్లు లేదా కట్-ఎజ్ క్వాంట్ ఫార్మాట్లు కొన్నిసార్లు మరమ్మతులు అవసరం లేదా మద్దతు ఇవ్వదు.
- మెమరీ అనేది ఇంకా భౌతికశాస్త్రం. PagedAttention సహాయపడుతుంది, కానీ 7B మోడల్ 6GB GPU తో 100 concurrent వినియోగదారులతో సీట్లు కాకుండా సరదా ప్రదర్శన.
- అధునాతన మల్టీటెనెన్సీ మరియు గార్డ్రైల్స్ కోసం అదనపు ఉపకరణాలు లేదా కుడా కోర్ రాయడం అవసరం పడవచ్చు.
- అప్డేట్లు వేగంగా వస్తాయి. లక్షణాల కోసం బావుంది, కానీ స్తిరత్వం కోసం నష్టంగా చోటు పొందవచ్చు.
vLLM vs. ఇతర సర్వర్లు (స్నేహపూర్వక పోటీ)
- Text Generation Inference (TGI): TGI మెరుగ్గా తయారుచేసినది మరియు సంస్థలలో ప్రసిద్ధి గాంచింది. vLLM తరచూ throughputలో పెరుగుదల చూపిస్తుంది, ముఖ్యంగా చాట్ పని లో PagedAttention మరియు డైనమిక్ బ్యాచింగ్ తో. TGI కి హగింగ్ ఫేస్ సమగ్రత మరియు శక్తివంతమైన ప్రొడక్షన్ పద్ధతులు ఉన్నాయి. మీరు సరైన స్కెల్ప్ కోసం vLLM ఎంచుకోండి, మరియు HF టూల్స్ లో ఉన్నట్లైతే TGI ఎంచుకోండి.
- OpenLLM/FastChat/ఇతరాలు: బహుళం ప్రయోగాలలో మెరుగ్గా ఉన్నాయి. vLLM concurrency మరియు మెమరీ సమర్థతలో సాధారణంగా ముందుంది. వినియోగదారుల ట్రాఫిక్ తిప్పబడినప్పుడు vLLM షెడ్యూలింగ్ మంచి పని చేస్తుంది.
- కస్టమ్ ట్రిటాన్/ట్రాన్స్ఫార్మర్స్ స్టాక్స్: మీరు చేతితో సర్వర్ చేయవచ్చు, కాని vLLM మీరు చేయదలచిన అన్ని ట్రిక్స్ వచ్చి ప్యాకేజ్ చేస్తుంది మరియు మీరు చిన్న నగరం లక్ష్య సజీవత నిర్వహణ అవసరం లేదు.
గొప్ప విశ్లేషణ: PagedAttention ఎందుకు ముఖ్యం
మీ మోడల్ దృష్టి ఆలోచనా స్థలం పెద్ద వైట్బోర్డ్ అయినట్టు ఊహించండి. ప్రతి సంభాషణదారు దానిపై గీస్తారు. చాలా సర్వర్లు పూర్తి విభాగాన్ని కేటాయిస్తాయి–సంభాషణ రెండుసార్లు గీయడం, ఒక స్మైలి మాత్రమే ఉన్నా కూడా. PagedAttention ఆ వైట్బోర్డును స్టికీ నోట్లలా విభజించి వాటిని మారుస్తూ ఉంటుంది. ఎక్కువ మంది తనిఖీలు చేయగలుగుతారు, నిర్లక్ష్యం తగ్గుతుంది, స్థలం తక్కువ వృథా అవుతుంది. అందుకున్న వాస్తవంలో vLLM పర్ఫార్మెన్స్ నిలబెట్టి ఉంచుతుంది, అర్థం: చాలామంది వినియోగదారులు రాండమ్ ప్రశ్నలు అడిగినపుడు కూడా.
డెవలపర్ అనుభవం: సుఖదాయకమైనా లేదా గట్టిగా?
- API సౌకర్యం: OpenAIని అనుకరించే REST ఎండ్పాయింట్లు అందిస్తారు. మీ ఇప్పటికే ఉన్న క్లయింట్లు, ప్రాంప్ట్ టెంప్లేట్లు, లాగర్లను తెచ్చుకోండి.
- కాన్ఫిగ్స్: వంతెన పరిమాణాలు, టెన్సర్ సమాంతరత, క్వాంటైజేషన్ మరియు షెడ్యూలర్ కనుగుల కోసం సాధారణ డిఫాల్ట్లు మరియు చాల ఫ్లాగ్స్ ఉన్నాయి.
- ఆబ్జర్వబిలిటీ: మీట్రిక్స్ ఎండ్పాయింట్లు, లాగ్లు, ప్రోమెథియస్ హుక్స్ స్టాండ్బై ఉన్నాయి, మీరు మీ స్వంత ట్రేసింగ్ జోడించవచ్చు.
- విస్తరణ: టోకనైజర్స్, అడాప్టర్స్ మరియు బ్యాక్ఎండ్స్ కోసం ప్లగిన్-స్టైల్ మద్దతు అభివృద్ధి చెందుతోంది. మీకు గుండ్రంగా కోడ్ చదవడం ఇష్టమైతే, రిపోజిటరీ చురుకుగా ఉండి సులభంగా ఉంటుంది.
ఖర్చుల గణితం: vLLM GPU బిల్లును ఎలా మార్చుతుంది
- మేలైన వినియోగం = తక్కువ నిర్భర చక్రాలు. మీరు గంటకు చెల్లిస్తే (క్లౌడ్) లేదా అమరికలు (ఆన్-ప్రెమ్) చేస్తే, vLLM త్రూపుట్ పెరుగుదల డాలర్కు ఎక్కువ టోకెన్లను ఇస్తుంది.
- క్వాంటైజేషన్ లాభాలు: AWQ/GPTQ/INT8 ఉపయోగించడం VRAM ను తగ్గించి GPU శ్రేణి క్రిందకు దిగడానికి లేదా ఎక్కువ concurrent పనులను చేసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
- హారిజాంటల్ స్కేల్: అదనపు శక్తి అవసరమైతే, vLLM బహుళ GPUs మరియు నోడ్లలో పనిచేస్తుంది. మీరు మీ ఆర్కిటెక్చర్ను మిక్సర్లో వేసిన లేకుండా లీనియర్గా పెంచుకోవచ్చు.
అవగాహన: మీ సేవలో పలు concurrent వినియోగదారులు ఉన్నా లేదా బ్యాచ్ పనులు తరంగాలలో ఉంటే, vLLM సమర్థత త్వరగా తగ్గుతుంది. మీరు కేవలం ప్రాంప్ట్స్ను పరీక్షిస్తుంటే, అది మంచిది.
వాస్తవిక పరిస్థితులు: వేర్లు వదిలించే చోటు
- చాట్ అసిస్టెంట్స్ అనేక simultaneous వినియోగదారులతో: కస్టమర్ సపోర్ట్, అంతర్గత IT సహాయం, లేదా విద్యార్థుల midnight కి ఐడియాల కోసం సహాయక Apps.
- విషయ సృష్టి పైప్లైన్స్: బ్లాగు అవుట్లైన్లు, ఇమెయిల్ డ్రాఫ్ట్స్, కోడ్ కామెంట్లు—క్యూలేని సమాంతరంగా ఉత్పత్తి.
- టూల్ ఆధారిత ఏజెంట్లు: మోడల్ టూల్ కాల్స్ కోసం ఆగినప్పుడు, vLLM బ్యాచింగ్ ఇతర అభ్యర్థనలతో GPU ని యాక్టివ్గా ఉంచుతుంది.
- RAG వ్యవస్థలు: vLLM జనరేషన్ లేయర్గా ఉపయోగించి, మీ రిట్రీవర్ ఇతర చోట బుక్వార్మ్గా పని చేస్తుంది.
vLLM సెటప్ సూచనలు (ఆనందకరమైన మార్గం నుండి నేర్చుకున్నవి)
- మీరు నిజంగా సేవ చేయబోయే మోడల్తో మొదలు పెట్టండి. చిన్న 3B తో బెంచ్మార్క్ చేసి, 70B ని అమలు చేసి GPU ఎందుకు అరుస్తుందో ఆశ్చర్యపోవద్దు.
- max context length ని సెట్ చేయండి. ఎక్కువ పెడితే VRAM ను పేల్చొచ్చు; సరైన పరిమాణముగా ఉంచండి concurrency ఎక్కువగా ఉండేందుకు.
- స్ట్రీమింగ్ ఎనేబుల్ చేయండి. వినియోగదారులను వేగంగా స్పందించడం అనిపిస్తుంది, UI టోకెన్స్ త్వరగా విడుదల చేయవచ్చు.
- నిజమైన ట్రాఫిక్ నమూనాలపై పరీక్షించండి. పిక్స్ గల, స్థిరంగా, లేదా మిశ్రమం? vLLM షెడ్యూలర్ వేర్వేరు పరిస్థితులలో వేర్వేరు మెరుగ్గా నిలుస్తుంది.
- ఏది అయితేనైనా రికార్డ్ చేయండి. లేటెన్సీ p50, p95, టోకెన్ త్రూపుట్, మరియు OOM ఈవెంట్లను ట్రాక్ చేసి తదుపరి స్థితిని అంచనా వేయండి.
సెక్యూరిటీ మరియు పాలన: మీ స్వంత శ్రద్ధ పాలు తీయండి
vLLM సర్వింగ్ ఇంజన్ మాత్రమే, ఒక మోరల్ కంపాస్ కాదు. మోడరేషన్, PII క్లీనింగ్, రేట్ లిమిట్స్, టెనెంట్ ఐసొలేషన్ లేదా ఆడిట్ ట్రయిల్స్ అవసరమైతే, వాటిని గేట్వే లేదా యాప్ లేయర్ వద్ద జత చేయండి. మంచి విషయం ఏమిటంటే: OpenAI-అనుకూల ఇంటర్ఫేస్ మీకి ఇష్టపడే విధానాలు మరియు మిడిల్వేర్ ని సులభంగా మార్చుకునేందుకు సాయపడుతుంది.
సూక్ష్మ వివరాలు: ఈ vLLM సమీక్షలో అనుకూలతలు మరియు హెచ్చరికలు
- ప్రతి మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ లేదా క్వాంట్ వెయిట్ ప్లగ్ & ప్లే కాదు. డాక్స్ మరియు కమ్యూనిటీ ఇషూలను చూడండి. మద్దతు వేగంగా వస్తుంది, కానీ కొత్తదనం తరచుగా స్థిరత్వాన్ని వెనక్కి నెడుతుంది.
- CPU fallback? vLLM GPUలమీదే ఎక్కువ సంతోషంగా ఉంటుంది. CPUపై ప్రయత్నాలు చేయవచ్చు, కాని ఇది స్కీ బూట్స్ తో మ్యారథాన్ పరుగెత్తడం లాంటిది.
- బహుళ GPU షార్డింగ్ శక్తివంతమైనది, కానీ జాగ్రత్తగా కాన్ఫిగర్ చేయాలి. ప్రొడక్షన్ SLAs కోసం failover, warm starts ను పరీక్షించండి.
త్వరిత ప్రారంభం: మానసిక చెక్డిస్ట్
- హార్డ్వేర్: మీ లక్ష్య మోడల్ కోసం సరిపడే VRAM కలిగిన GPUలు + concurrency కి గుండా నిల్వ.
- మోడల్: బాగా మద్దతు ఉన్న ఫ్యామిలీ (Llama, Mistral, Mixtral, Qwen, Gemma) ను ఎంచుకోండి మరియు టోకనైజర్/క్వాంటైజేషన్ అనుకూలతను ధృవీకరించండి.
- సర్వింగ్: vLLM ను OpenAI API ఆన్ చేసి నడపండి, సమాధానాలను స్ట్రీం చేయండి, context మరియు max_tokens ను మంచిగా సెట్ చేయండి.
- స్కేల్: GPUలు లేదా నోడ్లు జోడించండి. రూటింగ్, రేట్ లిమిట్స్ మరియు ఆథ్ కోసం గేట్వే వాడండి. క్లౌడ్ అయితే ఆటోస్కేలింగ్ ను పరిగణలోకి తీసుకోండి.
- ఖర్చులు: సెకనుకు టోకెన్లు, concurrency, మరియు సగటు అవుట్పుట్ పొడవుని గమనించండి. ప్రతి మార్పు తర్వాత కడతిరగండి.
గమనించవలసింది: ఇక్కడ Sider.AI ఇటు ఎలా వస్తుంది
నిర్మాతలకు సూచన: మీరు మోడల్స్ ఎంచుకోవడం, ప్రాంప్ట్ వేగాలను పోల్చడం మరియు iteration సమయంలో మైండ్ తప్పకుండా ఉంచుకోవడం కోసం Sider.AI మంచి సనిటి చెక్ కావచ్చు. మీరు వివిధ బ్యాక్ఎండ్లలో ప్రాంప్ట్ ను రూపొందించి, పరీక్షించి, మెరుగు పరుస్తారు, తరువాత ఖర్చులు లేదా నియంత్రణ కోసం vLLM దగ్గరకు వెళ్తారు. Sider.AIను మీ pit crew మరియు vLLM ను ట్రాక్ తెరిచినప్పుడు మీరు నడిపించే రేస్ కారుగా అనుకోండి. ప్రస్తుతం ఎవరు vLLM ఎంచుకోవాలి?
- అవును: వేగంగా పెరుగుతున్న వినియోగదారులతో స్టార్టప్స్, బహుళ జట్లు సేవిస్తున్న అంతర్గత ప్లాట్ఫారమ్లు, చెల్లిస్తున్న API నుండి స్వీయ-హోస్టింగ్ కు మారుతున్న ఉత్పత్తి బృందాలు.
- ఒకప్పుడు: ఒక్కో వ్యక్తి అభివృద్ధిపొందుతున్న వారి కోసం. మీ ట్రాఫిక్ చిన్నదైతే, ఈ సమయంలో మేనేజ్డ్ APIs సులభం (మరియు చౌకగా) కావచ్చు.
- ఇప్పటికీ కాదు: కఠిన నియంత్రణ అవసరమున్న సంస్థలు, మానిటరింగ్, ఐసోలేషన్ కలిగిన సర్వింగ్ లేయర్ కోసం. ముందుగా మరిన్ని రక్షణలు అవసరం.
vLLM నుక్షానాలు మరియు ప్రయోజనాలు (నిజాయితీగా)
ఫలితాలు
- Concurrencyలో అద్భుతమైన throughput
- OpenAI-అనుకూల API వలన మార్చుకోవడం సులభం
- PagedAttention తో బలమైన మెమరీ సమర్థత
- ప్రముఖ ఓపెన్ మోడల్స్ మరియు క్వాంటైజేషన్ కు మంచి మద్దతు
- జీవంత కమ్యూనిటీ మరియు వేగవంతమైన అభివృద్ధి
తప్పులు
- ప్రతి మోడల్/క్వాంట్ మద్దతు లేదు; కొంత మార్పులు అవసరం
- GPUలపై ఉత్తమం; CPU వాడకం సాధారణంగా శాస్త్రీయ ప్రయోగాలకు మాత్రమే
- ప్రొడక్షన్-గ్రేడ్ మల్టీటెనెన్సీ కోసం అదనపు సాధనాలు అవసరం
- త్వరిత మార్పులు వలన కొన్ని సమయాల్లో అప్గ్రేడ్ లో సవాళ్లు ఉంటాయి
ఈ vLLM సమీక్ష తీర్పు
vLLM ఒక అరుదైన ఓపెన్-సోర్స్ ప్రాజెక్ట్, ఇది అకాలెడమిక్-స్మార్ట్ మరియు ప్రొడక్షన్-ప్రాక్టికల్ గా ఉంటుంది. మీరు GPU ఫారమ్ స్థాపించకుండా LLMలను స్కేలు లో నడపాలని చూస్తుంటే, ఇది మీ షార్ట్ లిస్ట్ లో ఉంటుంది—బాగా పైభాగంలోనూ ఉండొచ్చు. ఇది ఒకే మార్గం కాదు, కానీ ప్రస్తుతం వేగంగా పనిచేసే, అత్యంత అనుకూలమైన, డెవలపర్-ఫ్రెండ్లీ ఉపకరణం.
ఇంకా ఒకటి చెప్పాలంటే: మీ ప్రస్తుత సెటప్ వినియోగదారులు వారి జీవన ఎంపికలను పునఃసమీక్షించేంతకాలం వేచి ఉంటే, vLLM సమాధానాలను పంపడంలో ఆ సహాయం చేస్తుంది. చివరికి అదే ముఖ్యమంటే, కదా?
క్రియాచర్యా ప్రణాళిక: ఈ వారం మీ LLMని వేగవంతం చేయండి
- రోజు 1: మీ లక్ష్య మోడల్ తో vLLMను ప్రారంభించండి. స్ట్రీమింగ్ ఆన్ చేయండి. మీ వాస్తవ ప్రాంప్ట్లు ఉపయోగించి పరీక్షించండి.
- రోజు 2: కంటెక్స్ విండో, బ్యాచ్ సెట్టింగులు మార్చండి. మద్దతు ఉన్న క్వాంటైజేషన్ ఉపయోగించి మరిన్ని అభ్యర్థనలు పోసుకోండి.
- రోజు 3: గేట్వే మరియు లాగ్లు జత చేయండి. p95 లేటెన్సీ మరియు టోకెన్ల చెల్లింపును కొలవండి.
- రోజు 4–5: నిజమైన వినియోగదారులకు canary పంపండి. అవసరమైతే స్కేల్ అవుట్ చేయండి. సందర్భంలో పండ్లు (సెల్ట్జర్ సరిపోతుంది) తో సంబరాలు జరపండి.
మీ బాస్ మీరు ఖర్చు రెండింతలు చేయకుండా throughput రెండింతలు చేసినట్లు అడిగితే, రెండు పదాలు చెప్పండి: “paged attention.” ఆ తర్వాత ఈ vLLM సమీక్ష వారికి ఇవ్వండి, వారు మీ సన్నాహకాన్ని మెచ్చుకుంటారు.
ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు
Q1: vLLM చిన్న జట్లకు మంచిదా లేక పెద్ద సంస్థలకు మాత్రమేనా?
రెండు. మీరు మేనేజ్ చేసిన APIs నుండి సెల్ఫ్-హోస్టింగ్ కి మార్చుకుంటే vLLM యొక్క OpenAI-అనుకూల ఎండ్పాయింట్లు మార్పు సులభం చేస్తాయి. పెద్ద జట్లకు, ట్రాఫిక్ పెరిగినప్పుడు throughput మరియు concurrency లాభాలు స్పష్టంగా ఉంటాయి.
Q2: vLLM లో ఏ మోడల్స్ బాగా నడుస్తాయి?
Llama, Mistral, Mixtral, Qwen, Gemma, Phi వంటి ప్రసిద్ధ ఓపెన్ మోడల్స్ బాగా పనిచేస్తాయి. క్వాంటైజ్డ్ వేరియెంట్ల అనుకూలత చిట్కాలు చూసుకోండి–చాలా సర్వసాధారణ ఫార్మాట్స్ పనిచేస్తాయి, అరుదైన కాంబినేషన్లకి మరమ్మతులు కావచ్చు.
Q3: vLLM నడపడానికి ఎంత GPU అవసరం?
మీ మోడల్ పరిమాణం, కంటెక్స్ విండో కోసం VRAM సరిపోకూడదు మరియు concurrencyకి అదనపు ప్రదేశం ఉంచండి. ఒక పెద్ద మెమరీ GPU 7B–13B మోడల్కి సరిపోతుంది; పెద్ద మోడల్స్ లేదా భారీ ట్రాఫిక్ కోసం బహుళ GPU సెట్టింగ్లు అవసరం.
Q4: vLLM లేటెన్సీ తగ్గించదా లేదా throughput పెంచుతదా?
రెండు. continuous batching GPU వినియోగాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది, స్ట్రీమింగ్ మరియు సమర్థవంతమైన షెడ్యూలింగ్ టైమ్-టు-ఫర్స్ట్-టోకెన్ మరియు త్రెడ్ లేటెన్సీ మంచిగా ఉంచుతాయి, ముఖ్యంగా చాట్ అనువర్తనాల్లో.
Q5: vLLM ని Text Generation Inference (TGI) తో ఎలా పోల్చాలి?
vLLM తరచూ PagedAttention మరియు డైనమిక్ బ్యాచింగ్ తో throughputలో TGI ని దిగుమతి చేస్తుంది, ముఖ్యంగా చాట్ విజ్ఞానం ఉన్న పని లో. TGI HF సమగ్రత మరియు సంస్థ లావాదేవీల పట్ల శ్రద్ధ కలిగి ఉంటుంది–మీ ప్రాధాన్యతల ఆధారంగా ఎంచుకోండి.
