Optimoinnin LLM-käyttöönotto: vLLM PagedAttention ja tehokkaan AI-palvelun tulevaisuus

Suurten kielen mallien (LLM) käyttöönotto todellisissa sovelluksissa esittää ainutlaatuisia haasteita, erityisesti laskentaresurssien, viiveen ja kustannustehokkuuden suhteen. Tässä kattavassa oppaassa tutustumme LLM-palvelun maastoon, keskittyen erityisesti vLLM:ään (vektori Kielen malli), joka muuttaa tapaa, jolla käytämme ja vuorovaikumme näiden voimakkaiden mallien kanssa.

Haasteet suurten kielen mallien palvelussa

Ennen kuin siirrymme tarkastelemaan ratkaisuja, tutustumme avainhaasteisiin, jotka tekevät LLM-palvelusta monimutkaisen tehtävän:

Laskentaresurssit

LLM:t ovat maineeltaan valtavien parametrilukumääränsä vuoksi, joka vaihtelee miljardeista satoihin miljardeihin. Esimerkiksi GPT-3:lla on 175 miljardia parametriä, kun taas uudemmilla malleilla, kuten GPT-4, arvioidaan olevan vielä enemmän. Tämä valtava koko kääntyy merkittäviksi laskentavaatimuksiksi Inferenssin aikana.