优化 LLM 部署：vLLM PagedAttention 和高效 AI 服务的未来

在实际应用程序上部署大型语言模型 (LLM) 面临着独特的挑战，特别是在计算资源、延迟和成本效益方面。在本综合指南中，我们将探索 LLM 服务的前景，特别关注 vLLM（向量语言模型），该解决方案正在重塑我们部署和与这些强大模型交互的方式。

服务大型语言模型的挑战

在深入研究具体解决方案之前，让我们先来看看使 LLM 服务成为一项复杂任务的关键挑战：

计算资源

LLM 以其庞大的参数数量而闻名，从数十亿到数千亿不等。例如，GPT-3 拥有 1750 亿个参数，而 GPT-4 等较新的模型估计拥有的参数甚至更多。这种庞大的规模意味着推理需要大量的计算。

GPT-4

示例：考虑一个具有 130 亿个参数的相对适中的 LLM，例如 LLaMA-13B。即使是这个模型也需要：

LLM

– 仅用于存储模型参数就需要大约 26 GB 的内存（假设精度为 16 位） – 用于激活、注意机制和中间计算的额外内存 – 用于实时推理的大量 GPU 计算能力

延迟

在许多应用程序中，例如聊天机器人或实时内容生成，低延迟对于良好的用户体验至关重要。但是，LLM 的复杂性可能会导致大量的处理时间，尤其是对于较长的序列。

示例：想象一个由 LLM 驱动的客户服务聊天机器人。如果每个响应都需要几秒钟才能生成，那么对话会让用户感到不自然和沮丧。

成本

大规模运行 LLM 所需的硬件可能非常昂贵。高端 GPU 或 TPU 通常是必需的，这些系统的能耗相当大。

示例：运行一组 NVIDIA A100 GPU（通常用于 LLM 推理）每天可能需要花费数千美元的云计算费用。

示例代码：

分段内存