vLLM

vLLM は,Woosuk Kwon らが執筆した論文「PagedAttention を使用した大規模言語モデル・サービングの効率的なメモリ管理」において初めて提唱された.この論文において,Woosuk Kwon らはLLMを提供する際に直面する課題はメモリ割り当てであると特定した.そして,オペレーティング・システムで一般的に使用されている仮想メモリとページング技術にヒントを得たアテンション・アルゴリズムであるPagedAttentionを用いることを提唱した.そして,Pag​​edAttention を搭載した vLLM は,モデル・アーキテクチャを変更することなく,HuggingFace Transformers よりも最大 24 倍高いスループットを実現することを示した.vLLM はカリフォルニア大学バークレー校のSky Computing Labで開発された.しかし,その後,コミュニティ主導のプロジェクトとなった.

vLLMの主な特徴は,まず効率的なスケーリングである.vLLMは,大規模な言語モデルを複数のマシンやコンピュータに分散させて効率的に動作させるために設計されており,このスケーラビリティにより,大規模なモデルの学習や推論が高速化され,コストが削減される.

次に,vLLMは分散推論に優れた能力を持っている.LLMの推論を複数のマシンで分散して実行する仕組みを提供し,これにより,単一のサーバーやコンピュータの限界を超えて,大量のリクエストに対応することが可能となる.

また,vLLMは仮想化技術を積極的に活用している.コンテナや仮想マシンを利用することで,リソースの分配や管理を効率的に行い,ハードウェアに依存せず,より柔軟でスケーラブルなシステムを構築することができる.

さらに,vLLMは最適化技術を導入しており,分散処理における負荷分散やデータのキャッシュ,メモリ管理の最適化などを行うことで,推論のパフォーマンスを最大化する.これにより,より高い効率で推論を実行することができる.

最後に,vLLMはリアルタイム推論にも対応しており,高速な応答が求められる場合でも,十分に対応可能な性能を提供する.

参考

1. Woosuk Kwon, Zhuohan Li, Siyuan Zhuang, Ying Sheng, Lianmin Zheng, Cody Hao Yu, Joseph E. Gonzalez, Hao Zhang, Ion Stoica（12 Sep 2023）,Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention,arXiv:2309.06180 [cs.LG]
2. Woosuk Kwon, Zhuohan Li, Siyuan Zhuang, Ying Sheng, Lianmin Zheng, Cody Yu, Joey Gonzalez, Hao Zhang, and Ion Stoica（Jun 20, 2023）,vLLM: Easy, Fast, and Cheap LLM Serving with PagedAttention,URL.
3. vllm-project/vllm

vLLMフレームワークに関連するツール群

1. Hugging Face Transformers
2. Hugging Face Accelerate
3. ZeRO[Zero Redundancy Optimizer]
4. DeepSpeed Inference
5. MLflow
6. Ray Serve
7. OpenAI Triton
8. NVIDIA Triton Inference Server
9. AIBrix
10. vLLM Production Stack

Mathematics is the language with which God has written the universe.