Aproveite todo o potencial dos LLMs: otimize o desempenho com vLLM

Large Language Models (LLMs) estão transformando setores, do atendimento ao cliente até aplicações de ponta, revelando grandes oportunidades de inovação. No entanto, esse potencial traz um problema: alta complexidade e custos computacionais. A implantação de LLMs geralmente exige hardwares caros e gerenciamento complexo, inviabilizando soluções eficientes e escaláveis para muitas organizações. Mas e se for possível aproveitar a capacidade de LLMs sem gastar muito? A compactação de modelos e a inferência eficiente com vLLM oferecem uma resposta revolucionária, ajudando a reduzir custos e acelerar a implantação em empresas de todos os portes.

A demanda por velocidade (e eficiência)

Executar LLMs em grande escala não é uma tarefa fácil. Esses modelos exigem hardware avançado e caro, aumentando os gastos com infraestrutura e os problemas operacionais. A ascensão das aplicações em tempo real, como chatbots ou fluxos de trabalho de vários modelos, intensifica a pressão, exigindo velocidade e economia. A otimização não só reduz os custos, mas também libera o tempo do departamento de engenharia, acelera os ciclos de desenvolvimento e permite que as equipes se concentrem em prioridades estratégicas, em vez de disputas de hardware.

Compactação de LLM: o segredo da inferência eficiente

A compactação de modelos enfrenta esses desafios diretamente, reduzindo as demandas de recursos dos LLMs sem comprometer o desempenho de inferência. Duas técnicas de destaque lideram a iniciativa:

• Quantização: converte pesos de alta precisão em formatos de bits menores (por exemplo, FP8, INT8, INT4 etc.), reduzindo as necessidades de memória e computação. As 500 mil avaliações da Neural Magic em LLMs quantizados mostram aumentos de velocidade de inferência de 2 a 4 vezes em média, com quedas de precisão de somente 0,5% a 1% (recuperação acima de 99%).
• Dispersão: remove parâmetros redundantes, tornando os modelos mais enxutos e rápidos. Menos conexões significam menos armazenamento e processamento, simplificando a implantação e reduzindo os custos.

Para impulsionar essa visão, a Red Hat adquiriu recentemente a Neural Magic, líder em compactação de LLMs, reforçando o compromisso com a inferência rápida e eficiente em qualquer hardware. No último ano, a Neural Magic otimizou modelos conhecidos como Granite, Llama, Mistral, Qwen e outros usando quantização de ponta. Esses modelos open source e prontos para inferência estão disponíveis no Hugging Face.

Suporte à quantização de modelos multimodal por meio do LLM Compressor

Para otimização hands-on, a biblioteca open source do LLM Compressor oferece:

• Um conjunto avançado de algoritmos de quantização para pesos e ativações.
• Integração com modelos e repositórios do Hugging Face.
• Suporte para safetensors, um formato simples para armazenamento seguro de tensores, compatível com vLLM.
• Manipulação de modelos grandes via Accelerate.
• Suporte para algoritmos comprovados, como GPTQ, SuaveQuant, SparseGPT e muito mais.

vLLM: simplificando a inferência em hardwares diversos

A compactação é metade desse processo, e a outra metade é uma plataforma de inferência de alto desempenho. É aí que entra o vLLM, uma biblioteca open source criada do zero para oferecer um serviço de LLM mais rápido e flexível. Nascido na UC Berkeley e com quase 40.000 estrelas no GitHub, o vLLM é o favorito entre o meio acadêmico e o setor. Não se trata apenas de velocidade, mas sim de tornar a implantação de LLMs prática, escalável e acessível. Veja os diferenciais do vLLM:

• Alto desempenho: com técnicas como PagedAttention (otimização de memória para modelos maiores por meio do gerenciamento dinâmico de caches de chave-valor), o vLLM oferece maior taxa de transferência do que os frameworks tradicionais, como Hugging Face Transformers, com sobrecarga de latência quase zero. Isso significa que suas aplicações, desde chatbots até análises em tempo real, respondem rapidamente e podem ser escaladas com mais facilidade. Veja os benchmarks recentes do vLLM aqui e aqui.
• Ampla compatibilidade de hardware: de GPUs NVIDIA e AMD a TPUs do Google, Intel Gaudi, AWS Neuron ou até mesmo CPUs, o vLLM se adapta à sua configuração. Ele conta com otimização para diversos aceleradores, permitindo aproveitar a infraestrutura existente ou escolher opções econômicas sem reformulação de ferramentas. Confira aqui o hardware compatível com os métodos de quantização.
• Escalabilidade e processamento dinâmico em lotes: o gerenciamento avançado de solicitações do vLLM agrupa em lotes as consultas recebidas dinamicamente, maximizando o uso de recursos sem precisar de ajustes manuais. Isso é importante em cenários de alto tráfego, como bots de atendimento ao cliente ou plataformas de IA para vários usuários, onde a variação da demanda é imprevisível.
• Implantação mais fácil: o vLLM simplifica o gerenciamento de LLMs com endpoints de serviço integrados compatíveis com o formato de API da OpenAI. Implantar um modelo é fácil, basta usar um único comando: vllm serve [seu modelo aqui]. Isso reduz a sobrecarga operacional e permite que sua equipe se concentre em inovar, e não em manter a infraestrutura. É um atalho para soluções prontas para produção.
• Personalização para experts: além da facilidade de uso, o vLLM oferece hooks para usuários avançados, como tokenizadores personalizados, fragmentação de modelos e sinalizadores de otimização com ajuste fino, para torná-lo uma ferramenta flexível para engenheiros que desafiam os limites das aplicações de LLM.
• Open source e orientado pela comunidade: com suporte da Linux Foundation e de uma comunidade próspera, o vLLM oferece transparência, atualizações rápidas de funcionalidades e suporte abrangente. As contribuições de pesquisadores e líderes do setor ajudam a manter o vLLM na vanguarda, enquanto a extensa documentação reduz a curva de aprendizado.

Em conjunto com modelos compactados, o vLLM cria um pipeline de ponta a ponta mais rápido, econômico e fácil de gerenciar. Não importa se você atende a um único chatbot ou impulsiona um ecossistema de IA em dispersão, o vLLM altera a escala para acompanhar suas ambições, entregando desempenho sem complexidade.

Conclusão: adote a otimização com vLLM

Os LLMs oferecem uma vantagem competitiva, principalmente se você controlar os custos e a complexidade deles. A otimização e o vLLM ajudam a tornar isso possível, transformando o potencial em lucros e eficiência operacional. Graças à capacidade de resposta em tempo real, os custos operacionais ficam mais baixos (entre 40% e 50% de economia em GPU) e o time-to-market acelera com a implantação otimizada, aumentando a satisfação dos clientes. Seja ampliando uma startup ou liderando uma grande empresa, essa combinação permite implantar IA de forma mais inteligente e econômica!

A prova está nos resultados. Uma empresa de jogos famosa usou o Llama 70B quantizado por INT8 da Neural Magic com vLLM para alimentar centenas de milhares de gerações de código por dia, alcançando 10 consultas por segundo a 50 ms por token. Ao reduzir pela metade o uso da GPU, a empresa diminuiu os custos de infraestrutura em 50% sem prejudicar o desempenho. 

Veja como começar a usar

Tudo pronto para aproveitar o poder dos LLMs otimizados e do vLLM? Veja por onde começar:

1. Explore modelos otimizados: confira aqui os LLMs pré-otimizados no Hugging Face, prontos para implantação instantânea.
2. Otimize seus próprios modelos: use o LLM Compressor para experimentar técnicas de compactação e personalizar modelos conforme as suas demandas.
3. Teste o vLLM: execute uma amostra de inferência para ver a velocidade e a simplicidade na prática.

Para soluções prontas para produção, os experts da Red Hat podem orientar você. Fale conosco para descobrir como podemos ajudar sua empresa a aproveitar os LLMs com eficiência e eficácia.