Expose API từ LLM bằng vLLM, siêu nhanh và mạnh, x25 tốc độ - Mì AI

Tóm tắt ngắn:

Video giới thiệu về việc tạo API từ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) một cách hiệu quả và nhanh chóng, sử dụng framework vLLM.
Điểm mấu chốt là vLLM tăng tốc độ phục vụ API lên đến 25 lần so với phương pháp truyền thống sử dụng Flask và Python. Video so sánh vLLM với Llama, FastAPI, và thậm chí cả những phương pháp tối ưu hóa inference của Hugging Face.
Ứng dụng chính là triển khai API LLM trong môi trường sản xuất (production) với nhiều người dùng đồng thời, giải quyết vấn đề nghẽn cổ chai khi sử dụng phương pháp truyền thống.
Video hướng dẫn chi tiết quá trình cài đặt và sử dụng vLLM, bao gồm cả việc so sánh hiệu năng với phương pháp Flask thông qua thực nghiệm.

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành các phần chính sau:

Phần 1: Giới thiệu vấn đề và giải pháp

Video bắt đầu bằng việc nêu vấn đề về tốc độ chậm khi tạo API từ LLM bằng phương pháp truyền thống (load model vào RAM/VRAM và sử dụng Flask). Phương pháp này chỉ phù hợp cho các bài toán thử nghiệm (POC).
Giải pháp được đề xuất là sử dụng vLLM, một framework open-source chuyên dùng để phục vụ LLM thành API một cách hiệu quả và nhanh chóng. Video nhấn mạnh tốc độ tăng lên đáng kể (x25) và hiệu quả sử dụng bộ nhớ. Link đến vLLM được cung cấp.

Phần 2: Giới thiệu vLLM và cơ chế hoạt động

Video giải thích ngắn gọn về lý do vLLM nhanh hơn: do kích thước LLM ngày càng lớn, việc serving truyền thống trở nên chậm và tốn tài nguyên. vLLM giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng các cơ chế như partitioned KV cache và inference song song.
Video so sánh hiệu năng của vLLM với Hugging Face Transformers, cho thấy vLLM nhanh hơn từ 14 đến 24 lần. Cũng được so sánh với Techniques for Generation Inference của Hugging Face, cho thấy vLLM nhanh hơn 3.5 lần. vLLM còn xử lý được gấp 5 lần số lượng request với cùng cấu hình GPU.

Phần 3: So sánh vLLM và Llama

Một bảng so sánh vLLM và Llama được trình bày, nhấn mạnh Llama phù hợp cho sử dụng cá nhân trên máy tính cá nhân, trong khi vLLM được thiết kế cho môi trường sản xuất với nhiều request đồng thời. Llama chậm đi rõ rệt khi số lượng request tăng, trong khi vLLM vẫn duy trì tốc độ cao.

Phần 4: Thực hành cài đặt và sử dụng vLLM

Video hướng dẫn cài đặt vLLM trên một máy chủ ảo có GPU (thuê từ gpu.com). Cài đặt môi trường ảo và vLLM được thực hiện chi tiết.
Một chương trình test được giới thiệu, gửi 100, 1000 request đồng thời để đo hiệu năng. Mã nguồn của chương trình test được cung cấp.

Phần 5: So sánh hiệu năng vLLM và Flask

Một môi trường ảo khác được tạo để cài đặt Flask và các thư viện cần thiết, tạo điều kiện so sánh công bằng.
Hiệu năng của vLLM và Flask được so sánh trực tiếp thông qua thực nghiệm. Kết quả cho thấy sự chênh lệch tốc độ rất lớn: vLLM xử lý 1000 request đồng thời trong khoảng 21 giây, trong khi Flask mất 20 giây chỉ cho 1 request duy nhất.

Phần 6: Kết luận

Video kết luận rằng vLLM là một giải pháp hiệu quả hơn nhiều so với phương pháp truyền thống sử dụng Flask để phục vụ API LLM trong môi trường sản xuất. Người xem được khuyến khích sử dụng Llama hoặc các công cụ khác nếu chỉ dùng cho mục đích thử nghiệm. Mã nguồn và các lệnh được sử dụng trong video được cung cấp trong phần mô tả.

Video sử dụng nhiều ví dụ thực tế và minh họa bằng hình ảnh, giúp người xem dễ hiểu và nắm bắt nội dung. Điểm nhấn là phần so sánh hiệu năng trực tiếp giữa vLLM và phương pháp truyền thống, chứng minh rõ ràng sự vượt trội của vLLM.