Dzmuh: /* Ссылки */

2026-01-26T06:21:25Z

Ссылки

← Предыдущая версия		Версия от 06:21, 26 января 2026
Строка 18:		Строка 18:
	* {{github\|vllm-project\|vllm}}		* {{github\|vllm-project\|vllm}}

			[[Категория:Программное обеспечение по алфавиту]]
	[[Категория:Инференс‑движки]]		[[Категория:Инференс‑движки]]

Dzmuh в 05:20, 26 января 2026

2026-01-26T05:20:33Z

← Предыдущая версия		Версия от 05:20, 26 января 2026
Строка 1:		Строка 1:
	{{Заготовка}}{{Заголовок со строчной буквы}}		{{Заготовка}}{{Заголовок со строчной буквы}}
			'''vLLM''' (Virtual Large Language Model) — это открытая библиотека (open-source library) для высокопроизводительного инференса и обслуживания больших языковых моделей (LLM), разработанная в Sky Computing Lab при UC Berkeley и поддерживаемая сообществом. Она предназначена для ускорения вывода (inference) LLM, решая проблемы неэффективного использования памяти и низкой пропускной способности, что делает её идеальным инструментом для производства, где требуется быстрая обработка запросов в реальном времени без значительных потерь в качестве. vLLM сочетает в себе inference engine (движок вывода) и сервер обслуживания, оптимизируя использование GPU для достижения до 24x большей скорости по сравнению с Hugging Face Transformers, особенно в сценариях с большим трафиком. Это не полноценный фреймворк для обучения, а специализированный инструмент для развёртывания и scaling LLM в облаке, на кластерах или локально, с акцентом на эффективность памяти через инновации вроде PagedAttention (страничное внимание для KV-кэша).
			vLLM часто сравнивают с аналогами вроде [[LMDeploy]] или [[TensorRT-LLM]], но она выделяется простотой использования и интеграцией с популярными моделями ([[Llama]], [[Mistral]], [[GPT]]-подобные), делая её стандартом для [[MLOps]] в генеративном ИИ.

			== Функционал ==
			* PagedAttention: Механизм виртуализации KV-кэша (кэш ключей-значений) как страничной памяти, снижающий фрагментацию памяти до 90% и увеличивающий пропускную способность в 2-4 раза.
			* Continuous batching: Динамическая обработка запросов без ожидания завершения батча, оптимизирующая использование ресурсов для высокого трафика.
			* Параллелизм: Поддержка tensor parallelism и pipeline parallelism для распределенного инференса на нескольких GPU или узлах.
			* Квантизация: Интеграция с методами AWQ, GPTQ, FP8 для снижения использования памяти без потери точности.
			* LoRA-адаптеры: Поддержка адаптеров для тонкой настройки моделей без полной перезагрузки.
			* Спекулятивная декодировка: Ускорение генерации токенов за счет предсказания нескольких вариантов одновременно.
			* Совместимость с OpenAI API: Упрощает миграцию и интеграцию с существующими приложениями.
			* Мониторинг и инструменты: Метрики, логи, кастомные процессоры logits и автоматический префикс-кэшинг для оптимизации.
			* Disaggregated inference: Разделенный вывод для encoder-decoder моделей, улучшающий эффективность.
			* Установка и использование: Простая установка через pip, запуск сервера, оффлайн-инференс и интеграция в приложения для чата, RAG и мультимодальных задач.

	== Ссылки ==		== Ссылки ==

Dzmuh в 04:54, 26 января 2026

2026-01-26T04:54:13Z

← Предыдущая версия		Версия от 04:54, 26 января 2026
Строка 1:		Строка 1:
	{{Заготовка}}		{{Заготовка}}{{Заголовок со строчной буквы}}

	== Ссылки ==		== Ссылки ==

Dzmuh: Новая страница: «{{Заготовка}} == Ссылки == * {{github|vllm-project|vllm}} Категория:Инференс‑движки»

2026-01-26T04:53:55Z

Новая страница: «{{Заготовка}} == Ссылки == * {{github|vllm-project|vllm}} Категория:Инференс‑движки»

Новая страница

{{Заготовка}}

== Ссылки ==
* {{github|vllm-project|vllm}}

[[Категория:Инференс‑движки]]

VLLM - История изменений

Dzmuh: /* Ссылки */

Dzmuh в 05:20, 26 января 2026

Dzmuh в 04:54, 26 января 2026

Dzmuh: Новая страница: «{{Заготовка}} == Ссылки == * {{github|vllm-project|vllm}} Категория:Инференс‑движки»