vLLM

vLLM обслуживает много одновременных обращений к языковой модели на собственных видеокартах. Это то, что ставят, когда локальные модели переходят из эксперимента в работу.

Что это

Движок обслуживания моделей, выросший из университетской разработки. Основная идея — эффективное управление памятью видеокарты, за счёт чего один сервер обслуживает во много раз больше запросов, чем наивная реализация.

Какую задачу закрывает

Между «модель работает у меня на ноутбуке» и «моделью пользуется отдел» лежит инженерная задача: очереди, память, параллельные запросы. vLLM решает именно её.

Кому подходит, а кому нет

• Подходит: Компаниям, которые уже решили запускать модели у себя и упёрлись в производительность
• Подходит: Тем, у кого есть видеокарты и человек, умеющий с ними работать
• Подходит: Сценариям с постоянной нагрузкой, где аренда мощностей дороже владения
• Не подходит: Экспериментам — избыточно сложно
• Не подходит: Компаниям без своего железа: аренда видеокарт может оказаться дороже обращений к готовому сервису

Как проверить за час

1. Возьмите арендованный сервер с видеокартой на несколько часов
2. Запустите модель и дайте нагрузку из нескольких параллельных запросов
3. Замерьте задержку и пропускную способность
4. Сравните стоимость часа с ценой того же объёма у готового сервиса

Частые вопросы

vLLM — правильный ответ на вопрос «как перевести локальные модели в работу». Но сначала честно посчитайте, дешевле ли это готового сервиса именно при вашей нагрузке.