Faire tourner des modèles ouverts comme Llama sur un serveur sature rapidement la mémoire GPU dès que plusieurs requêtes arrivent simultanément. vLLM révolutionne le serving de LLMs grâce à son algorithme PagedAttention qui gère la mémoire KV-cache comme la mémoire virtuelle d'un OS. Tu obtiens un débit phénoménal sans changer de carte graphique.
✓ Débit jusqu'à 24x plus élevé que HuggingFace Transformers
✓ Réduction drastique du gaspillage de mémoire VRAM de 96%
✓ API compatible avec les endpoints standard OpenAI
1. Installe vLLM via pip install vllm
2. Lance le serveur avec vllm serve meta-llama/Llama-3-8B
3. Spécifie ton port et tes paramètres GPU
4. Envoie tes requêtes au format standard OpenAI
5. Monitore la latence et la saturation VRAM en temps réel
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