vLLM Open Runtime
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Bienvenue dans vLLM Runtime - Votre solution open-source pour une inférence efficace.
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overview
vLLM Runtime est un environnement d'inférence open-source conçu pour faciliter le service rapide et efficace des grands modèles de langage (LLMs) en utilisant l'attention paginée. Idéal pour les équipes d'IA et les chercheurs, il met l'accent sur la performance, l'évolutivité et la flexibilité matérielle.
features
Le Runtime vLLM est doté de fonctionnalités avancées conçues pour des performances optimales. Grâce à la mise en cache automatique des préfixes et au routage dynamique des jetons, nous garantissons une latence réduite et un meilleur débit pour divers types de charges de travail.
use_cases
vLLM est conçu pour les équipes d'IA en entreprise et les chercheurs qui nécessitent des capacités d'inférence LLM robustes. Il est particulièrement avantageux pour ceux travaillant avec une infrastructure hétérogène et exigeant des performances élevées.
vLLM incorpore une série d'améliorations architecturales et de techniques de traitement par lot avancées pour maximiser le débit et l'efficacité des ressources, permettant d'obtenir un gain de rapidité significatif dans l'inférence des LLM.
vLLM prend en charge une large gamme de matériel, y compris les CPU/GPUs NVIDIA, AMD, Intel, les TPU de Google, les Trainium/Inferentia d'AWS et les systèmes IBM Power, ce qui le rend adaptable à divers environnements.
Oui, vLLM inclut plusieurs fonctionnalités de production par défaut, telles que la quantification et le caching automatique des préfixes, conçues pour minimiser la latence et réduire les coûts pour les charges de travail importantes.