vLLM

vLLM: High-throughput and Memory-efficient Serving Engine (UC Berkeley)

Türkçe: vLLM Çıkarım Motoru

Ayrıntılı Tanım

PagedAttention algoritması ve Sürekli Yığınlama (Continuous Batching) prensipleri üzerine inşa edilmiş; kurumsal sunucularda LLM'lerin en yüksek verimle (throughput) ve minimum gecikmeyle servis edilmesini sağlayan açık kaynaklı standart çıkarım motorudur.

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

Standart Hugging Face sunucularına kıyasla aynı GPU donanımında saniyede üretilen token miktarını ve eşzamanlı kullanıcı kapasitesini 5 ila 10 kat artırır.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

Gelen tüm istekleri tek bir havuzda toplar. Belleği PagedAttention ile yönetir; her iterasyonda Continuous Batching işletir; tensör paralelliği ve AWQ/GPTQ kuantalama çekirdeklerini yerel olarak çalıştırır. OpenAI uyumlu bir API sunar.

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

Küçük bir kasaba dolmuş durağını (klasik sunucu), saniyede binlerce yolcuyu raylar üzerinde sıfır gecikmeyle taşıyan akıllı bir Tokyo metro istasyonuna dönüştürmek.

Benzer Terimlerden Farkı

Bir model değil; modelleri en yüksek mühendislik verimiyle donanım üzerinde çalıştıran yazılımsal çıkarım motorudur.

İlişkili Terimler (3)

#413

PagedAttention

Sayfalanmış Dikkat Mekanizması

#412

Continuous Batching

Sürekli / Dinamik Yığınlama

#418

TensorRT-LLM

TensorRT Büyük Dil Modeli Çıkarım Motoru

Ait Olduğu Kategori

Model Sıkıştırma, Kuantalama ve Dağıtım/Çıkarım

Quantization (INT8/4), Pruning, Distillation, TensorRT, vLLM ve ONNX çıkarımı.

Toplam Terim:30 Madde

Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →

Önceki Terim (#416)FlashAttention

Sonraki Terim (#418)TensorRT-LLM