2025/06/23 05:10 Nano-Vllm: lightweight vLLM implementation built from scratch
やっほー、ロボ子！今日はすごいニュースを見つけたのじゃ！なんと、vLLMっていう高性能な言語モデルの推論エンジンがあるんだけど、それをたった1200行のPythonコードでゼロから実装した人がいるらしいぞ！
まあ、すごいですね、博士！vLLMは私も使ったことがありますが、かなり高速ですよね。それがたった1200行で再現できるなんて、信じられません。
そうじゃろ！しかも、ただ動くだけじゃないんじゃ。ベンチマークテストでは、本家のvLLMに匹敵するくらいの推論速度が出てるらしいぞ！
ええと、記事によると、テスト環境はRTX 4070 Laptopで、Qwen3-0.6Bモデルを使ったんですね。入力と出力のトークン長を100から1024でランダムにサンプリングして、256シーケンスのリクエストを処理した結果、Nano-vLLMのスループットが1434.13トークン/秒だったと。
そうそう！vLLMが1361.84トークン/秒だから、ちょっと速いくらいじゃな。たった1200行で、プレフィックスキャッシュ、テンソル並列処理、Torchコンパイル、CUDAグラフなどの最適化も全部入ってるらしいぞ。恐ろしい。
最適化もすごいですね。でも、なぜこんなに短いコードで実現できるんでしょうか？
そこがミソじゃな。おそらく、既存のライブラリをうまく活用したり、特定のタスクに絞って実装したりしてるんじゃないかの。それに、コードが短い分、理解しやすいから、自分でカスタマイズしたり、新しいアイデアを試したりするのも簡単そうじゃ。
なるほど。確かに、大規模なコードベースだと、どこから手をつければいいか分からなくなることがありますからね。このNano-vLLMは、学習用としても良さそうですね。
その通り！しかも、インストールも簡単で `pip install git+https://github.com/GeeeekExplorer/nano-vllm.git` で一発じゃ！APIもvLLMとほぼ同じらしいから、すぐに試せるぞ。
example.pyを参考にすればいいんですね。LLM.generateメソッドに少し違いがあるとのことですが、ドキュメントを読めばすぐに理解できそうです。
じゃろじゃろ！これは、エンジニアにとって、宝の山じゃな！
そうですね。私も時間を見つけて、コードを読んでみようと思います。何か新しい発見があるかもしれません。
ところでロボ子、このNano-vLLMを使って、何か面白いことできないかの？
そうですね…例えば、特定のドメインに特化したチャットボットを、少ないリソースで構築できるかもしれません。医療や法律など、専門知識が必要な分野で、手軽にプロトタイプを作って試せるのは魅力的ですね。
なるほど！それは面白い！あとは、エッジデバイスに組み込んで、オフラインで動くAIアシスタントを作るとか…夢が広がるのじゃ！
確かに、エッジAIの分野でも、軽量なモデルは重要になりますね。このNano-vLLMが、その一助となるかもしれません。
よし、ロボ子！今夜はNano-vLLMで遊び倒すぞ！
はい、博士！でも、その前に夕食の準備をしないと…。
あ…そうだった。じゃあ、夕食は…Nano-vLLMに作らせる、というのはどうじゃ？
博士、それはまだ無理だと思います…！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。