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对服务的VLLM轻柔介绍
让我们看一下VLLM如何通过使其更快，更易于与现有的机器学习工作流程集成来简化大型语言模型的过程。
来源:KDnuggets大型语言模型（LLMS）变得越来越重要，这对于聊天机器人，编码助手和内容生成等应用程序越来越核心，因此部署它们的挑战将继续增长。传统的推理系统与内存限制，长输入序列和延迟问题相加。这是VLLM进来的地方。
vllm在本文中，我们将介绍VLLM是什么，为什么重要以及如何开始。
＃什么是vllm？
＃vllm是开发的开源LLM服务引擎，旨在优化GPT，Llama，Mistral等大型模型的推理过程。它设计为：
- 最大化GPU利用率示意内存额外支持高吞吐量和低延迟积聚，而拥抱的面部模型
在其核心上，VLLM重新考虑了在推理过程中如何管理内存，尤其是对于需要及时流媒体，长上下文和多用户并发的任务。
＃为什么使用VLLM？
考虑使用VLLM有几个原因，尤其是对于寻求扩展大型语言模型应用程序的团队而不会损害绩效或产生额外费用的情况。
// 1。高吞吐量和低潜伏期
//vllm旨在提供比传统服务系统更高的吞吐量。通过通过其pageNinging机制优化内存使用情况，VLLM可以同时处理许多用户请求，同时保持快速响应时间。这对于诸如聊天助手，编码副驾驶和实时内容生成之类的交互式工具至关重要。
// 2。支持长序列
传统推理引擎在长期输入方面遇到麻烦。它们可能会变得慢甚至停止工作。 VLLM旨在更有效地处理更长的序列。即使有大量文本，它也保持稳定的性能。这对于诸如汇总文档或进行冗长的对话之类的任务很有用。
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