VLLM

📌 vLLM이란?

 

**vLLM (Fast LLM Inference and Serving with PagedAttention™)**은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 속도를 최적화하고, 메모리 효율성을 높이기 위해 설계된 오픈소스 라이브러리입니다.

특히 PagedAttention™ 메모리 관리 기술을 활용하여 빠른 LLM 추론과 배포(Serving)를 지원합니다.

 

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1️⃣ vLLM의 주요 특징

 

vLLM은 기존 LLM 추론 프레임워크보다 빠르고 효율적인 메모리 관리를 제공합니다.

이를 통해 GPT-4, LLaMA, Falcon, Mistral 등의 모델을 GPU에서 최적화된 성능으로 실행할 수 있습니다.

 

✅ 1. PagedAttention™ 기술을 활용한 메모리 최적화

• 기존 PyTorch 기반 LLM 추론에서는 시퀀스 길이가 증가할수록 메모리 사용량이 급격히 증가

• vLLM은 PagedAttention™이라는 새로운 메모리 관리 기법을 사용하여 GPU 메모리를 효율적으로 활용

• 이 기술 덕분에 긴 문장도 GPU 메모리 오버헤드 없이 처리 가능

 

✅ 2. 기존 프레임워크 대비 높은 속도

• Hugging Face Transformers 및 PyTorch 기반 LLM 추론보다 빠름

• Multi-GPU 및 Multi-Tenant(여러 사용자 요청을 동시에 처리) 지원

• 비동기적 요청 처리(Async API) 지원으로 대량의 요청을 효율적으로 처리

 

✅ 3. 다양한 모델 지원

• Meta LLaMA 시리즈 (LLaMA 2, LLaMA 3)

• Mistral 7B, Mixtral 8x7B

• Falcon 40B

• GPT-2, GPT-3, GPT-4

• Baichuan, Bloom, Qwen 등의 다양한 LLM

 

✅ 4. API 기반의 간편한 배포

• vLLM은 REST API 또는 Python API 형태로 쉽게 배포 가능

• FastAPI 기반으로 모델을 쉽게 배포할 수 있어 LLM 서버 구축이 간편

 

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2️⃣ vLLM 설치 및 사용법

 

🔹 1. vLLM 설치

 

vLLM은 Python 패키지(pip)로 간단하게 설치 가능합니다.

pip install vllm

또는 CUDA 환경에 최적화된 vLLM을 설치하려면:

pip install vllm[triton]

 

 

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🔹 2. vLLM을 활용한 모델 로드 및 추론

 

vLLM을 사용하여 LLaMA-2 모델을 로드하고, 간단한 텍스트 생성(Inference)을 수행하는 예제입니다.

from vllm import LLM, SamplingParams

# vLLM을 이용하여 LLaMA 2 모델 로드
llm = LLM(model="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf")

# 샘플링 파라미터 설정
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, max_tokens=100)

# 텍스트 생성 수행
output = llm.generate("What is the capital of France?", sampling_params)
print(output[0].outputs[0].text)

 

 

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🔹 3. vLLM을 API 서버로 실행

 

vLLM을 API 형태로 실행할 수도 있습니다.

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf

그 후, OpenAI API 방식으로 요청을 보낼 수 있습니다.

import requests

response = requests.post(
    "http://localhost:8000/v1/completions",
    json={
        "model": "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",
        "prompt": "What is the meaning of life?",
        "max_tokens": 100,
    }
)
print(response.json())

 

 

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3️⃣ vLLM vs 기존 프레임워크 비교

특징vLLMHugging Face TransformersDeepSpeed

메모리 관리	✅ PagedAttention™ 최적화	❌ 기존 PyTorch 메모리 관리	✅ Zero Redundancy Optimization
속도	🚀 빠름	⏳ 보통	🚀 빠름
대형 모델 지원	✅ 가능	✅ 가능	✅ 가능
Multi-GPU 지원	✅ 가능	❌ 기본적으로 미지원	✅ 가능
API 서버 배포	✅ 기본 지원	❌ 별도 구축 필요	❌ 별도 구축 필요

 

 

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4️⃣ vLLM이 적합한 경우

 

✅ GPT 기반 챗봇을 운영하면서 대량의 사용자 요청을 처리해야 하는 경우

✅ 긴 문장(롱 컨텍스트) 생성이 필요할 때 (PagedAttention™ 사용)

✅ Hugging Face보다 빠른 속도로 LLM을 실행하고 싶은 경우

✅ Multi-GPU 지원 및 서버 배포가 필요한 경우

 

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5️⃣ 결론

 

🚀 vLLM은 PagedAttention™ 기술을 활용해 기존 LLM보다 빠르고, 메모리를 효율적으로 사용하는 고성능 추론 라이브러리입니다.

✅ 특히 대규모 언어 모델(LLM) 서버를 구축하거나, 대량의 요청을 처리하는 AI 서비스에 적합합니다.

➡️ GPU 기반 LLM 추론 최적화가 필요하다면 vLLM을 고려해보세요! 😊