Vylepšení vLLM backendu pro modely transformers
Nový vLLM backend pro modely transformers dosahuje rychlosti srovnatelné s vlastními implementacemi.
Článek se zaměřuje na vylepšení backendu vLLM pro modely transformers, které nyní dosahují rychlosti srovnatelné nebo dokonce lepší než vlastní implementace vLLM pro různé architektury LLM.
Modeloví autoři mohou nyní automaticky využívat své implementace transformers pro ultra rychlou vLLM inferenci zdarma. Tato integrace usnadňuje práci s modely a umožňuje jejich efektivní nasazení v rámci vLLM.
Transformers knihovna nyní podporuje více než 450 architektur prostřednictvím konzistentních API. To ukazuje na její rozsah a flexibilitu, což vývojářům poskytuje široké spektrum nástrojů a možností pro práci s různými modely.
Dalším významným vylepšením je dynamické aplikování specifických fúzí vrstev pro inference, které umožňuje dosáhnout rychlosti srovnatelné s vlastními implementacemi kódu. Tato optimalizace se provádí v reálném čase.
Je důležité zmínit, že modely, které používají lineární pozornost, nejsou v současnosti podporovány, ale podle dostupných informací by tato podpora mohla být brzy zavedena.
Transformers modely mohou být použity jak pro inference, tak pro trénink, což znamená, že vývojáři mohou využívat stejný kód pro různé fáze vývoje modelu. Tato flexibilita je pro vývojáře cenná, protože usnadňuje práci a zjednodušuje proces nasazení.
Zajímavé na tom je, že s novou integrací mohou modeloví autoři spouštět transformers modely uvnitř vLLM bez nutnosti portování. Tato vylepšení vLLM backendu pro modely transformers tedy představují významný krok vpřed v oblasti optimalizace výkonu.