vLLM: быстрый локальный запуск и ускорение диффузионных моделей

Этот материал представляет собой практическое руководство по использованию vLLM для инженеров машинного обучения, стремящихся оптимизировать работу нейросетей. В основе системы лежит инновационная технология PagedAttention, которая радикально повышает пропускную способность за счет эффективного управления памятью видеокарты. Источник подробно описывает методы ускорения вычислений, включая квантование формата FP8, спекулятивное декодирование и применение расширения vLLM-Omni для мультимодальных моделей. Инструкции охватывают весь путь от локальной установки и настройки через API до масштабирования в сложных production-средах с использованием Docker и Kubernetes. Кроме того, документ предлагает решения типичных проблем, таких как утечки памяти, и дает рекомендации по выбору оборудования для достижения максимальной производительности.