vLLM - איך גורמים למודלים לדבר מהר, בלי לבזבז זיכרון

שמעתם על vLLM? זו אחת הספריות החשובות בעולם ה-inference של מודלים גדולים. המטרה שלה פשוטה: להאיץ את תהליך יצירת הטוקנים - כלומר לגרום למודל לענות מהר יותר, תוך שימוש חכם יותר בזיכרון.

למה צריך את זה בכלל?

כשמודלים גדולים (LLMs) מריצים תשובות, הם יוצרים טוקן אחר טוקן. הבעיה היא שבדרך כלל הרבה עבודה חוזרת על עצמה - המערכת שומרת חישובים, אך לא תמיד יודעת לשתף אותם בין בקשות שונות.

vLLM נבנתה בדיוק כדי לפתור את זה: להשתמש באותו מידע שוב ושוב, בלי חישוב חוזר ובלי לבזבז זיכרון יקר.

מה מיוחד ב-vLLM?

PagedAttention

מנגנון ניהול זיכרון חכם שמחלק את ה-KV Cache (זיכרון של תשובות קודמות) לעמודים קטנים. כך אפשר לשתף חלקים רלוונטיים של הזיכרון בין בקשות שונות, כמו “שכפול יעיל” של תוצאות ביניים בלי לשמור הכול פעמיים.

Continuous Batching

מאפשר למערכת לקלוט בקשות חדשות תוך כדי עיבוד בקשות קיימות - במקום לחכות ש”הבאצ’” יסתיים. התוצאה: המאיץ עובד כל הזמן, בלי Idle Time כמעט.

יעילות גבוהה מאוד בזיכרון וב-throughput

הודות לשני המנגנונים האלו, אפשר להפעיל הרבה יותר בקשות על אותו GPU בלי לאבד מהירות או להעמיס על הזיכרון.

איפה זה משתלב?

vLLM משתלב היום במערכות inference מודרניות רבות:

• שרתי API של חברות AI.
• מערכות כמו Hugging Face, OpenAI-compatible APIs.
• אינטגרציות עם Kubernetes או Ray Serve להרצה ב-scale.

בשורה התחתונה

vLLM הופך את ה-Serving של מודלים גדולים ליעיל באמת: פחות בזבוז, יותר מהירות, ויכולת להריץ מאות משתמשים במקביל - על אותה חומרה.