Was ist vLLM und wofür ist PagedAttention?

vLLM ist eine Hochleistungs-Engine für die Inferenz großer Sprachmodelle (LLM), optimiert für effiziente Ressourcennutzung und Skalierbarkeit. Es ermöglicht das Ausführen großer Modelle mit weniger Speicher- und Zeitaufwand.

PagedAttention ist eine Technik zur Optimierung der Aufmerksamkeit (Attention) in Transformern, die in vLLM verwendet wird. Sie teilt lange Sequenzen in Seiten (Chunks), um den Speicherbedarf bei der Berechnung der Aufmerksamkeit zu reduzieren, während die Modellqualität erhalten bleibt. Dies ist besonders nützlich für die Verarbeitung sehr langer Kontexte, bei denen der klassische Aufmerksamkeitsmechanismus zu ressourcenintensiv wird.

Auf diese Weise hilft PagedAttention vLLM, die Inferenz großer Modelle effizient zu skalieren, den Speicherverbrauch zu verringern und die Berechnungen zu beschleunigen, ohne die Qualität erheblich zu beeinträchtigen.