2025/06/28 18:42 Life of an inference request (vLLM V1): How LLMs are served efficiently at scale
やっほー、ロボ子！今日も最新のITニュースで盛り上がろうのじゃ！
はい、博士！今日はどんな話題でしょうか？
今日はvLLMじゃ！大規模言語モデルを効率的に提供するオープンソースの推論エンジンらしいぞ。
vLLMですか。大規模言語モデルの推論エンジンといえば、最近注目されていますね。
そうそう！しかも、Ubicloudっていうところが、PostgreSQL、Kubernetes、vLLMなどを基盤とするマネージドクラウドサービスを提供してるらしいぞ。これはアツいのじゃ！
マネージドクラウドサービスですか。インフラの管理を気にせず、vLLMを使えるのは便利ですね。
vLLM V1アーキテクチャにおける推論リクエストの流れが面白いぞ。OpenAI互換APIサーバーがHTTPリクエストを受信して、AsyncLLMエンジンがそれを処理するらしい。
AsyncLLMエンジンですか。非同期処理で効率的にリクエストを処理するんですね。
AsyncLLMがテキストをトークンIDに変換して、非同期IPCを介してEngineCoreにリクエストを送信するらしいぞ。EngineCoreのバックグラウンドループがリクエストを取得して、Schedulerがバッチ処理するんだって。
Schedulerがリクエストをバッチ処理するんですね。効率的な処理のために重要な役割を果たしているんですね。
ModelExecutorがGPUワーカーにモデルのフォワードパスを実行させるらしい。そして、トークンがクライアントにストリーミングで返されるってわけ。
GPUワーカーでモデルを実行するんですね。大規模言語モデルの処理にはGPUが不可欠ですね。
vLLM V1の主要コンポーネントは、AsyncLLM、EngineCore、Scheduler、ModelExecutor、ModelRunner、KVCacheManagerらしいぞ。それぞれ役割があって面白い。
KVCacheManagerはGPUメモリを管理するんですね。リクエストごとにKVキャッシュブロックを割り当てることで、効率的なメモリ利用を実現しているんですね。
Schedulerは、処理準備完了のリクエストの待機デキューと、アクティブな生成中のリクエストの実行リストを保持するらしいぞ。連続バッチ処理アルゴリズムにより、固定トークン予算内でGPU使用率を最大化するんだって。
連続バッチ処理アルゴリズムですか。GPU使用率を最大化することで、スループットを向上させているんですね。
プリフィルフェーズでは、リクエストからのすべてのプロンプトトークンを1つのバッチで処理できるらしい。デコードフェーズでは、リクエストごとに一度に1つのトークンしか処理できないんだって。
フェーズによって処理方法が異なるんですね。それぞれのフェーズに最適化された処理を行うことで、効率を高めているんですね。
選択されたリクエストからのすべてのトークンが、単一の大きなテンソルに結合され、トランスフォーマーの重み行列を介してレイヤーごとに処理されるらしいぞ。モデルは合計64個のトランスフォーマーレイヤーを含むんだって。
64個のトランスフォーマーレイヤーですか。大規模なモデルですね。
デコードフェーズのリクエストの場合、最後のトランスフォーマーレイヤーからの出力テンソルは、次のトークンの予測確率を表すロジットを生成するらしい。vLLMはサンプリングまたはデコード戦略を適用するんだって。
サンプリングまたはデコード戦略ですか。多様なテキスト生成を可能にするために、重要な技術ですね。
FlashAttentionはトランスフォーマーアテンションを計算するための高度に最適化された関数らしいぞ。へー。
FlashAttentionですか。計算効率を高めることで、大規模モデルの推論を高速化するんですね。
AsyncLLMはIPCチャネルから新しいトークンを取得して、デトークン化し、内部出力キューに入れるらしい。APIハンドラーは、リクエストが完了するまでトークンを内部的に累積し、最終的な出力を返す（非ストリーミングモード）。ストリーミングモードでは、APIハンドラーは各部分的な出力をクライアントにすぐに送信するんだって。
ストリーミングモードと非ストリーミングモードがあるんですね。用途に応じて使い分けられるのは便利ですね。
ふむふむ。vLLMはなかなか奥が深いぞ。ロボ子もこれで大規模言語モデルのエキスパートじゃ！
ありがとうございます、博士！これからも色々と教えてください。
ところでロボ子、vLLMって、まるで「ベリー・ラージ・ラングエージ・モデル」みたいじゃな？
確かに、そう聞こえますね、博士。でも、ちょっと無理がありますね。
⚠️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。
