What is VLLM?
vLLM은 대규모 언어 모델(LLM) 추론 및 제공을 위한 빠르고 유연하며 사용이 간편한 라이브러리입니다. 최신 제공 처리량, 주의 키 및 값 메모리의 효율적인 관리, Aquila, Baichuan, BLOOM, ChatGLM, GPT-2, GPT-J, LLaMA 등 다양한 인기 있는 Hugging Face 모델에 대한 지원을 제공합니다.
주요 특징
높은 성능: vLLM은 들어오는 요청의 연속 배치, CUDA/HIP 그래프 실행, 최적화된 CUDA 커널과 같은 기능을 통해 빠르고 효율적인 LLM 추론을 위해 설계되었습니다.
유연하고 사용이 간편: vLLM은 인기 있는 Hugging Face 모델과 원활하게 통합되고, 다양한 디코딩 알고리즘(병렬 샘플링, 빔 검색 등)을 지원하며 분산 추론을 위한 텐서 병렬 처리를 제공합니다. 또한 OpenAI와 호환되는 API 서버 및 스트리밍 출력 기능도 제공합니다.
포괄적인 모델 지원: vLLM은 Aquila, Baichuan, BLOOM, ChatGLM, GPT-2, GPT-J, LLaMA 등 다양한 LLM 아키텍처를 지원합니다. 또한 접두어 캐싱 및 다중 LoRA 지원과 같은 실험적 기능도 포함합니다.
사용 사례
vLLM은 대규모 언어 모델을 빠르고 효율적이며 유연한 방식으로 배포하고 제공하고자 하는 개발자, 연구자 및 조직에 강력한 도구입니다. 다음과 같은 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다.
챗봇 및 대화형 AI: vLLM은 고처리량 제공 기능과 다양한 디코딩 알고리즘에 대한 지원으로 챗봇 및 가상 비서에 동력을 공급할 수 있습니다.
콘텐츠 생성: vLLM은 다양한 도메인에서 기사, 이야기 또는 제품 설명과 같은 고품질 텍스트를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
언어 이해 및 번역: vLLM의 다국어 모델 지원은 텍스트 분류, 감성 분석 및 언어 번역과 같은 작업에 활용할 수 있습니다.
연구 및 실험: vLLM의 사용 편의성과 유연성은 대규모 언어 모델 분야를 발전시키는 연구자 및 개발자에게 귀중한 도구가 됩니다.
결론
vLLM은 대규모 언어 모델의 배포 및 제공을 단순화하는 최첨단 라이브러리로, 탁월한 성능, 유연성 및 모델 지원을 제공합니다. LLM의 힘을 활용하고자 하는 개발자, 연구자 또는 조직이든, vLLM은 요구 사항을 충족하는 견고하고 사용자 친화적인 솔루션을 제공합니다.
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VLLM was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-04-29.
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StreamingLLM 소개: 스트리밍 앱에 LLM을 배포하기 위한 효율적인 프레임워크. 성능을 저하시키지 않고 무한한 시퀀스 길이를 처리하고 최대 22.2배의 속도 최적화를 누리세요. 다중 라운드 대화와 일상적 비서에게 이상적입니다.
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