بهینه‌سازی سرویس‌دهی مدل‌های زبانی بزرگ با vLLM: از ۰.۶۸ به ۱۰ درخواست در ثانیه
این مقاله نشان می‌دهد که چگونه vLLM با استفاده از الگوریتم PagedAttention و مدیریت حافظه کارآمد GPU، توان عملیاتی سرویس‌دهی مدل‌های زبانی بزرگ را تا ۱۴ برابر بهبود می‌بخشد.
بهینه‌سازی سرویس‌دهی LLM با vLLM
مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای اجرا به GPUهای قدرتمند نیاز دارند، اما داشتن سخت‌افزار قوی به تنهایی کافی نیست. چالش اصلی مدیریت کارآمد حافظه GPU برای سرویس‌دهی به درخواست‌های همزمان کاربران با زمان پاسخ زیر ثانیه است. vLLM به عنوان یک موتور سرویس‌دهی و استنتاج با کارایی بالا، این مشکل را با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته مدیریت حافظه حل می‌کند.
- PagedAttention: استفاده از الگوریتم صفحه‌بندی سیستم عامل برای مدیریت غیرپیوسته حافظه KV cache
- Batch processing: پردازش پیوسته درخواست‌های ورودی برای افزایش توان عملیاتی
- Prefix caching: جلوگیری از محاسبات تکراری برای بخش‌های مشترک درخواست‌ها
- سازگاری گسترده: پشتیبانی از انواع سکوهای سخت‌افزاری و مدل‌های Hugging Face
- API استاندارد: ارائه سرور HTTP سازگار با APIهای OpenAI
“vLLM با بهینه‌سازی مدیریت حافظه KV cache، توانست توان عملیاتی را از ۰.۶۸ به ۱۰ درخواست در ثانیه برساند”
“در تست‌های انجام شده، بهبود ۷ تا ۱۵ برابری در سرعت پردازش درخواست‌ها مشاهده شد”
این بهبود کارایی برای شرکت‌هایی که ناوگان بزرگی از GPUهای گران‌قیمت مانند H100 را deploy می‌کنند، می‌تواند به معنای سرویس‌دهی به ده‌ها کاربر به جای تنها چند کاربر همزمان باشد و ROI قابل توجهی ایجاد کند.