vLLM — إطار الذكاء الاصطناعي

الوصف

vLLM هي مكتبة مبتكرة مصممة لاستنتاج وتقديم نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، مما يجعلها متاحة للمستخدمين عبر مجالات متنوعة. تم تطويرها في الأصل في مختبر الحوسبة السحابية في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، وقد تطورت vLLM لتصبح مشروعًا مفتوح المصدر بارزًا، مدعومًا من مجتمع متنوع من المساهمين من العديد من المؤسسات الأكاديمية والشركات. مع أكثر من 2000 مساهم، تبرز vLLM لنهجها التعاوني في التطوير.

تم تصميم المكتبة لتناسب أنواعًا مختلفة من المستخدمين. بالنسبة لأولئك المهتمين بتشغيل النماذج مفتوحة المصدر، يوفر دليل البدء السريع نقطة دخول بسيطة. يمكن للمطورين الذين يتطلعون لبناء التطبيقات الرجوع إلى دليل المستخدم، بينما يمكن لأولئك المهتمين بالمساهمة في تطوير vLLM البدء بدليل المطور. يحتفظ المشروع أيضًا بخريطة طريق وملاحظات إصدار لإبقاء المستخدمين على اطلاع بتقدمه وتحديثاته.

تُعرف vLLM بسرعتها وكفاءتها، حيث تتمتع بقدرة تقديم عالية المستوى. تستخدم تقنيات متقدمة مثل PagedAttention لإدارة الذاكرة بشكل فعال وتدعم تجميع الطلبات الواردة بشكل مستمر. تقدم المكتبة خيارات تنفيذ مرنة للنماذج، بما في ذلك الرسوم البيانية CUDA/HIP الجزئية والكاملة، وطرق التكميم المختلفة لتحسين الأداء. بالإضافة إلى ذلك، تتكامل vLLM بسلاسة مع نماذج Hugging Face الشهيرة، مما يتيح تقديمًا عالي الإنتاجية مع خوارزميات فك تشفير متعددة.

يدعم الإطار مجموعة واسعة من هياكل النماذج، بما في ذلك نماذج LLM التي تعتمد على فك التشفير فقط، ونماذج مزيج الخبراء، ونماذج الانتباه الهجينة، والنماذج متعددة الوسائط، والمزيد. تجعل هذه المرونة vLLM مناسبة لمجموعة متنوعة من التطبيقات، من معالجة اللغة الطبيعية إلى المهام متعددة الوسائط. لمزيد من المعلومات التفصيلية، يمكن للمستخدمين استكشاف منشور المدونة الخاص بإعلان vLLM، والورقة الرسمية لـ vLLM، وموارد أخرى تبرز قدراتها وتحسينات الأداء.

باختصار، تعتبر vLLM أداة قوية لأي شخص يتطلع للاستفادة من نماذج اللغة الكبيرة بكفاءة، سواء لأغراض البحث أو تطوير التطبيقات أو المساهمة في المجتمع مفتوح المصدر.

الميزات الأساسية لـ vLLM

• قدرة تقديم عالية المستوى

• إدارة فعالة للذاكرة باستخدام PagedAttention

• تجميع مستمر للطلبات الواردة

• تنفيذ مرن للنماذج باستخدام الرسوم البيانية CUDA/HIP

• دعم لطرق التكميم المختلفة

• تكامل مع نماذج Hugging Face

• خادم API متوافق مع OpenAI

• دعم Multi-LoRA للطبقات الكثيفة وMoE

• دعم لبطاقات الرسوميات NVIDIA وAMD، ومعالجات x86/ARM/PowerPC

• إخراج متدفق وتوليد مخرجات منظمة

البدء مع vLLM

1. 1

   تثبيت عبر مدير الحزم

2. 2

   تكوين المكتبة لبيئتك

3. 3

   بناء هيكل النموذج المطلوب

4. 4

   نشر النموذج للاستنتاج

5. 5

   تحسين الأداء باستخدام خيارات التكميم

حالات استخدام vLLM

• استنتاج النموذج
• تطوير التطبيقات
• البحث
• المهام متعددة الوسائط
• تحسين الأداء

الأسئلة الشائعة من vLLM

• ما هي vLLM؟

  vLLM هي مكتبة لاستنتاج وتقديم نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، مصممة لتكون سهلة الاستخدام وفعالة.

• من الذي طور vLLM؟

  تم تطوير vLLM في مختبر الحوسبة السحابية في جامعة كاليفورنيا، بيركلي.

• كيف يمكنني البدء باستخدام vLLM؟

  يمكن للمستخدمين البدء بدليل البدء السريع لتشغيل النماذج أو دليل المستخدم لبناء التطبيقات.

• ما أنواع النماذج التي تدعمها vLLM؟

  تدعم vLLM أكثر من 200 هيكل نموذجي، بما في ذلك نماذج تعتمد على فك التشفير فقط ونماذج متعددة الوسائط.

• هل vLLM مفتوحة المصدر؟

  نعم، vLLM هو مشروع مفتوح المصدر مع مساهمات من مجتمع متنوع.

• ما هي الميزات الرئيسية للأداء في vLLM؟

  تقدم vLLM قدرة عالية على الإنتاج، وإدارة فعالة للذاكرة، وتنفيذ مرن للنماذج.

• هل يمكنني استخدام vLLM مع بطاقات الرسوميات؟

  نعم، تدعم vLLM بطاقات الرسوميات NVIDIA وAMD، بالإضافة إلى معالجات مختلفة.

• أين يمكنني العثور على مزيد من المعلومات حول vLLM؟

  يمكن العثور على معلومات إضافية على موقع توثيق vLLM ومنشورات المدونة ذات الصلة.