vLLM

개요

vLLM은 LLM 추론의 메모리 효율성과 처리 속도 개선을 위해 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. 대규모 동시 요청 처리와 실시간 애플리케이션에 적합하며, 클라우드 및 온프레미스 환경 모두에서 배포할 수 있습니다.

 

 

내용

vLLM은 LLM 추론 및 서빙을 위해 설계된 오픈소스 라이브러리로, GPU 메모리를 효율적으로 관리합니다. 운영 환경에서 요구되는 높은 처리량과 낮은 지연을 제공하는 것이 핵심 목표입니다.

 

• PagedAttention: KV 캐시를 비연속적 메모리 블록에 저장하여, 메모리 효율을 높이고 긴 컨텍스트 윈도우를 지원
• Quantization: AWQ, RTN, GPTQ 등의 다양한 양자화 기업을 지원. 8비트 양자화 적용 시 최대 모델 크기를 50% 감소
• Continuous Batching: 지속적 배치 처리를 도입해, 요청이 도착하는 즉시 실시간으로 배치에 포함시켜 처리

 

vLLM은 LLM 추론을 위한 최적화된 오픈소스 엔진으로 메모리 최적화, 높은 처리량, 낮은 지연 시간을 제공합니다. 8비트 양자화 적용 시 모델 크기를 최대 50% 감소시킬 수 있으며, 양자화된 가중치/활성화 데이터를 통해 높은 처리량을 제공합니다.