O narzędziu
vLLM to silnik do produkcyjnego uruchamiania modeli AI z technologią PagedAttention, która efektywnie zarządza pamięcią kart graficznych. Oferuje wysoką przepustowość, ciągłe grupowanie zapytań i równoległe przetwarzanie na wielu kartach. Obsługuje najnowsze GPU (NVIDIA Blackwell, A100, H100). Udostępnia serwer API kompatybilny z OpenAI. Używany przez duże firmy do obsługi modeli w produkcji. Open-source na licencji Apache 2.0.
📋
Zastosowanie
- •Produkcyjny serving modeli LLM z wysoką przepustowością.
- •Hostowanie wielu modeli na jednym serwerze GPU.
- •Skalowanie inference z tensor parallelism.
- •Obsługa tysięcy jednoczesnych zapytań.
- •Deployment modeli open-source w firmie.
✨
Funkcje dodatkowe
- •PagedAttention.
- •Continuous batching.
- •Tensor parallelism.
- •Pipeline parallelism.
- •OpenAI-compatible API.
- •Streaming.
- •Function calling.
- •LoRA serving.
- •Speculative decoding.
- •Prefix caching.
✓ Zalety
+PagedAttention, najefektywniejsze zarządzanie pamięcią GPU
+High-throughput, continuous batching
+Tensor parallelism dla dużych modeli
+OpenAI-compatible API server
✗ Wady
−Wymaga NVIDIA GPU (CUDA)
−Bardziej skomplikowany setup niż Ollama
−Zoptymalizowany pod produkcję, nie użytek osobisty
💰
Cennik
- •DARMOWY (open-source Apache 2.0).
- •Compute: własne GPU lub cloud (RunPod, Lambda Labs, AWS).
🔗
API i integracje
- •OpenAI-compatible REST API.
- •Python SDK.
- •Integracja z LangChain, LlamaIndex.
- •Docker deployment.
- •Kubernetes (Ray Serve).
- •Hugging Face modele.
Szczegóły
CenaDarmowy (open-source Apache 2.0)
KategoriaInferencja Lokalna
PagedAttentionHigh-throughputProduction servingContinuous batchingApache 2.0GPU