Das volle Potenzial von LLMs ausschöpfen: Optimieren Sie die Performance mit vLLM

Large Language Models (LLMs) transformieren ganze Branchen, vom Kundenservice bis hin zu modernen Anwendungen, und eröffnen weitreichende Möglichkeiten für Innovationen. Ihr Potenzial wird jedoch durch hohe Rechenkosten und Komplexität eingeschränkt. Das Deployment von LLMs erfordert oft teure Hardware und eine aufwendige Verwaltung, sodass effiziente, skalierbare Lösungen für viele Unternehmen außer Reichweite bleiben. Aber wie wäre es, wenn Sie die Leistungsfähigkeit von LLMs ohne großen Kostenaufwand nutzen könnten? Die Modellkomprimierung und effiziente Inferenz mit vLLM sind eine bahnbrechende Antwort, mit der Unternehmen beliebiger Größe Kosten senken und das Deployment beschleunigen können.

Die Notwendigkeit von Geschwindigkeit (und Effizienz)

Die Ausführung von LLMs in großem Umfang ist keine leichte Aufgabe. Diese Modelle verlangen nach leistungsstarker, kostspieliger Hardware, was die Infrastrukturausgaben und den operativen Aufwand in die Höhe treibt. Die Zunahme von Echtzeitanwendungen wie Chatbots oder Multi-Modell-Workflows erhöht nur den Druck durch die Forderung nach sowohl Geschwindigkeit als auch Erschwinglichkeit. Durch Optimierung lassen sich nicht nur die Kosten senken, sondern auch das Engineering entlasten und die Entwicklungszyklen beschleunigen. So können sich Teams auf strategische Prioritäten konzentrieren, anstatt sich mit der Hardware zu befassen.

LLM-Komprimierung: Der Schlüssel zur effizienten Inferenz

Die Modellkomprimierung geht diese Herausforderungen direkt an, indem sie den Ressourcenbedarf von LLMs reduziert, ohne die Performance der Inferenz zu beeinträchtigen. Zwei Techniken stehen dabei im Vordergrund:

• Quantisierung: Dies konvertiert hochpräzise Gewichtungen in niedrigere Bit-Formate (wie FP8, INT8, INT4 usw.) und reduziert so den Bedarf an Speicher und Rechenleistung. 500.000 Bewertungen von Neural Magic für quantisierte LLMs zeigen durchschnittlich 2- bis 4-fach beschleunigte Inferenz bei nur 0,5–1 % Verlust an Genauigkeit (> 99 % Wiederherstellung).
• Sparsity: Dadurch werden redundante Parameter reduziert und die Modelle schlanker und schneller gemacht. Weniger Verbindungen bedeuten weniger Storage und Verarbeitung, wodurch sich Deployments und Kosten reduzieren lassen.

Um diese Vision voranzutreiben, hat Red Hat kürzlich Neural Magic übernommen, ein führendes Unternehmen im Bereich LLM-Komprimierung, und unterstreicht damit sein Engagement für schnelle, effiziente Inferenz auf beliebiger Hardware. Im letzten Jahr hat Neural Magic mithilfe modernster Quantisierung beliebte Modelle wie Granite, Llama, Mistral, Qwen und andere optimiert. Diese quelloffenen, inferenzfähigen Modelle sind auf Hugging Face verfügbar.

Unterstützung der Multimodal-Modellquantisierung durch LLM Compressor

Für die praktische Optimierung bietet die Open Source-Library von LLM Compressor:

• Einen umfangreichen Satz von Algorithmen zur Quantisierung für Gewichtungen und Aktivierungen
• Integration mit Hugging Face-Modellen und -Repositories
• Support für Safetensors, ein einfaches Format zum sicheren Speichern von Tensoren, das mit vLLM kompatibel ist
• Handhabung großer Modelle über Accelerate
• Support für bewährte Algorithmen wie GPTQ, SmoothQuant, SparseGPT und mehr

vLLM: Optimierte Inferenz auf diverser Hardware

Komprimierung ist nur die eine Hälfte – die andere Hälfte ist eine leistungsstarke Inferenz-Engine. An dieser Stelle kommt vLLM ins Spiel, eine Open Source Library, die von Grund auf neu entwickelt wurde, um eine schnellere und flexiblere LLM-Bereitstellung zu ermöglichen. vLLM wurde an der UC Berkeley entwickelt und ist mit fast 40.000 GitHub-Sternen sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie sehr beliebt. Es geht nicht nur um Geschwindigkeit, sondern darum, die LLM-Bereitstellung praktikabel, skalierbar und zugänglich zu gestalten. Hier ist das Besondere an vLLM:

• Hohe Performance: Mit Techniken wie PagedAttention (Optimierung des Speichers für größere Modelle durch dynamische Verwaltung von Key-Value-Caches) bietet vLLM einen höheren Durchsatz als herkömmliche Frameworks wie Hugging Face Transformers, und das bei einem Latenz-Overhead von nahezu null. Das bedeutet, dass Ihre Anwendungen, von Chatbots bis hin zu Echtzeitanalysen, schneller reagieren und einfacher skaliert werden können. Aktuelle vLLM-Benchmarks finden Sie hier und hier.
• Umfassende Hardware-Kompatibilität: Von NVIDIA- und AMD-GPUs bis hin zu Google-TPUs, Intel Gaudi, AWS Neuron oder sogar CPUs – vLLM passt sich an Ihre Konfiguration an. Die Lösung ist für verschiedene Beschleuniger optimiert, sodass Sie die vorhandene Infrastruktur nutzen oder kostengünstige Optionen wählen können, ohne umrüsten zu müssen. Informationen zur unterstützten Hardware für verschiedene Quantisierungsmethoden finden Sie hier.
• Dynamisches Batching und Skalierbarkeit: Die fortschrittliche Anfragenverarbeitung von vLLM bündelt eingehende Anfragen dynamisch und maximiert so die Ressourcennutzung ohne manuelles Tuning. Dies ist wichtig für Szenarien mit hohem Datenverkehr wie Kundensupport-Bots oder Multiuser-KI-Plattformen, bei denen die Auslastung unvorhersehbar schwankt.
• Vereinfachtes Deployment: vLLM vereinfacht das LLM-Management mit integrierten Bereitstellungsendpunkten, die mit dem API-Format von OpenAI kompatibel sind. Die Bereitstellung eines Modells erfolgt über einen einzigen Befehl – vllm serve [your model here]. Dadurch wird der operative Aufwand reduziert und Ihr Team kann sich auf Innovationen konzentrieren, statt sich um die Infrastruktur zu kümmern. Es ist wie eine Abkürzung zu produktionsbereiten Lösungen.
• Anpassbarkeit für Fachleute: Neben der Benutzerfreundlichkeit bietet vLLM auch Hooks für fortgeschrittene Nutzende, wie benutzerdefinierte Tokenizer, Modell-Sharding und fein abgestimmte Optimierungsflags. Damit ist es ein flexibles Werkzeug für Engineers, die die Grenzen von LLM-Anwendungen erweitern möchten.
• Open Source und Community-orientiert: vLLM wird von der Linux Foundation und einer erfolgreichen Community unterstützt und bietet Transparenz, schnelle Aktualisierungen von Funktionen und umfangreichen Support. Die Beiträge von Branchenführern und Forschenden helfen, vLLM auf dem neuesten Stand zu halten, während eine umfangreiche Dokumentation die Lernkurve senkt.

In Kombination mit komprimierten Modellen erstellt vLLM eine End-to-End-Pipeline, die schneller, kostengünstiger und einfacher zu verwalten ist. Unabhängig davon, ob Sie einen einzelnen Chatbot bedienen oder ein weit verzweigtes KI-Ökosystem betreiben, vLLM skaliert mit Ihren Ambitionen und bietet Performance ohne Komplexität.

Fazit: Optimieren Sie mit vLLM

LLMs versprechen einen Wettbewerbsvorteil, insbesondere wenn Sie deren Kosten und Komplexität begrenzen können. Optimierung und vLLM machen dies möglich und verwandeln Potenzial in Gewinne und operative Effizienz. Setzen Sie auf niedrigere Betriebskosten (40–50 % GPU-Einsparungen), kürzere Markteinführungszeiten mit optimiertem Deployment und zufriedenere Kunden dank Reaktionen in Echtzeit. Unabhängig davon, ob Sie ein Startup skalieren oder ein Unternehmen leiten – mit dieser Kombination können Sie KI intelligenter und kostengünstiger bereitstellen!

Der Beweis liegt in den Ergebnissen. Ein beliebtes Spieleunternehmen nutzte das quantisierte INT8 Llama 70B von Neural Magic mit vLLM, um Hunderttausende von täglichen Codegenerierungen zu ermöglichen, und erreichte 10 Abfragen pro Sekunde bei 50 ms pro Token. Durch die Halbierung der GPU-Nutzung konnten die Infrastrukturkosten ohne Performance-Einbußen um 50 % reduziert werden. 

Starten Sie noch heute

Sind Sie bereit, die Leistungsfähigkeit von optimierten LLMs und vLLM zu nutzen? Wir zeigen Ihnen wie:

1. Optimierte Modelle erkunden: Lernen Sie hier voroptimierte LLMs auf Hugging Face kennen, die sofort bereitgestellt werden können.
2. Optimieren eigener Modelle: Verwenden Sie LLM Compressor, um mit Komprimierungstechniken zu experimentieren und die Modelle an Ihre Anforderungen anzupassen.
3. Testen von vLLM: Führen Sie eine Beispielinferenz aus, um die Geschwindigkeit und Einfachheit in der Praxis zu überprüfen.

Für produktionsreife Lösungen stehen Ihnen die Expertinnen und Experten von Red Hat zur Seite. Kontaktieren Sie uns, um zu erfahren, wie wir Ihr Unternehmen dabei unterstützen können, LLMs effizient und effektiv zu nutzen.