Wat is vLLM en waar is PagedAttention voor nodig?

vLLM is een high-performance motor voor inferentie van grote taalmodellen (LLM), geoptimaliseerd voor efficiënt gebruik van bronnen en schaalbaarheid. Het stelt je in staat om grote modellen uit te voeren met minder geheugen en tijd.

PagedAttention is een techniek voor het optimaliseren van aandacht (attention) in transformers, gebruikt in vLLM. Het splitst lange sequenties op in pagina's (chunks) om de geheugenvereisten tijdens de berekening van aandacht te verminderen, terwijl de kwaliteit van het model behouden blijft. Dit is vooral handig voor het verwerken van zeer lange contexten, waar het klassieke aandachtmechanisme te veel bronnen vereist.

Op deze manier helpt PagedAttention vLLM om de inferentie van grote modellen efficiënt te schalen, het geheugenverbruik te verminderen en de berekeningen te versnellen zonder significante kwaliteitsverlies.