vLLM
Mesin inferensi LLM berkinerja tinggi dengan PagedAttention — pilihan default ketika Anda perlu memaksimalkan penggunaan GPU.
vLLM menyajikan model terbuka dengan batching kontinu dan PagedAttention, memberikan throughput beberapa kali lipat lebih tinggi daripada pipeline HuggingFace sederhana pada kartu yang sama. Ini mengekspos API yang kompatibel dengan OpenAI, sehingga menggantinya di depan aplikasi yang ada biasanya hanya memerlukan perubahan satu baris pada base-url.
Cocok untuk: Inferensi produksi self-hosted pada GPU NVIDIA/AMD
Deployment: Bisa self-host
Yang bisa Anda lakukan sekarang
- Perlu diuji
- Biaya operasional
- Kinerja tinggi
Apa itu
vLLM adalah mesin inferensi LLM dengan PagedAttention yang dapat meningkatkan throughput beberapa kali lipat daripada pipeline HuggingFace sederhana pada kartu yang sama.
Ini menyajikan model terbuka dengan batching kontinu dan PagedAttention, serta mengekspos API yang kompatibel dengan OpenAI.
Dengan demikian, vLLM dapat digunakan sebagai pengganti OpenAI di depan aplikasi yang ada dengan hanya memerlukan perubahan satu baris pada base-url.
Di mana ia berada dalam tumpukan deployment
Tool seperti vLLM biasanya digunakan dalam deployment stack untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi proses inferensi LLM.
Mereka biasanya ditempatkan di antara aplikasi yang memerlukan inferensi LLM dan sumber daya komputasi yang digunakan untuk menjalankan proses inferensi.
Dengan demikian, tool seperti vLLM dapat membantu mengurangi beban kerja pada sumber daya komputasi dan meningkatkan kinerja aplikasi secara keseluruhan.
Bagaimana mengevaluasinya
Untuk mengevaluasi vLLM, perlu dilakukan pengujian yang teliti untuk memastikan bahwa tool ini dapat memenuhi kebutuhan dan tujuan deployment.
- Ukurlah p95 latency dari langkah retrieval di bawah 50 sesi concurrent.
- Periksalah output dari proses inferensi untuk memastikan bahwa hasilnya akurat dan konsisten.
- Ujilah kinerja vLLM dengan menggunakan dataset yang besar dan kompleks.
- Periksalah kemampuan vLLM untuk menangani kesalahan dan kegagalan.
- Ukurlah biaya operasional dari menggunakan vLLM dan bandingkan dengan biaya operasional dari menggunakan tool lain.
Apa yang perlu diverifikasi sebelum menggunakannya
Sebelum menggunakannya, perlu dilakukan verifikasi yang teliti untuk memastikan bahwa vLLM dapat memenuhi kebutuhan dan tujuan deployment.
- Periksalah lisensi dan ketentuan penggunaan vLLM untuk memastikan bahwa tool ini dapat digunakan secara legal dan etis.
- Verifikasikan bahwa vLLM dapat menangani data dengan aman dan sesuai dengan kebijakan privasi.
- Periksalah biaya operasional dari menggunakan vLLM dan pastikan bahwa biaya tersebut sesuai dengan anggaran.
- Ujilah kemampuan vLLM untuk menangani kesalahan dan kegagalan untuk memastikan bahwa tool ini dapat beroperasi dengan stabil.
- Verifikasikan bahwa vLLM tidak menyebabkan ketergantungan pada tool atau teknologi tertentu.