vLLM

vLLM är en inferensmotor som serverar stora språkmodeller på egen hårdvara med hög genomströmning. Kärnan, PagedAttention, delar modellens nyckel-värde-cache i sidor likt virtuellt minne, vilket minskar spill, och tillsammans med kontinuerlig batching hålls GPU:n belagd även vid många samtidiga förfrågningar. Metoden är publicerad som forskningsartikel, och koden ges ut under Apache-2.0.

Det utmärkande i drift är OpenAI-kompatibla API:t: befintliga klienter och ramverk byter bara bas-URL, utan kodändring. Motorn stödjer vidare kvantisering i flera format, prefix-cachning för återkommande promptdelar och schemaläggning optimerad för långa sekvenser, vilket gör den lämpad för både interaktiva tjänster och batchbearbetning av stora textvolymer.

Priset är kraven. vLLM riktar sig mot GPU-servering: ni behöver hårdvara med tillräckligt GPU-minne även för kvantiserade modeller, och kompetens kring drivrutiner, modelldistribution och kapacitetsplanering. Uppdateringstakten är hög, så API-yta och modellstöd förändras snabbt. För enstaka modeller på arbetsstationen räcker enklare verktyg; vLLM är för dem som kör inferens som tjänst, med belastningsstyrning, mätning och återkommande kapacitetsplanering.