vLLM là một framework mã nguồn mở cho phép triển khai inference LLM với tốc độ cao, đặc biệt trong môi trường yêu cầu xử lý đồng thời hàng ngàn yêu cầu. Bài viết đầu tiên trong loạt series này cung cấp một cái nhìn tổng quan, sau đó dần‑dần đi sâu vào từng thành phần kỹ thuật.
Trung tâm của vLLM là LLM engine, chịu trách nhiệm tạo ra KV‑cache và thực hiện các bước prefill và decode. Khi chạy ở chế độ offline, engine đã đạt được thông lượng ấn tượng, nhưng để phục vụ khách hàng qua web, vLLM mở rộng sang kiến trúc asynchronous với continuous batching. Điều này cho phép các yêu cầu mới được chèn vào giữa các vòng xử lý mà không làm tăng độ trễ.
Quản lý KV‑cache sử dụng free_block_queue, một pool các khối cache có thể lên tới hàng trăm ngàn tùy thuộc vào dung lượng VRAM và kích thước block. Kỹ thuật paged attention và chunked prefill giúp chia nhỏ các prompt dài, tránh tình trạng một yêu cầu chiếm toàn bộ tài nguyên trong một bước.
vLLM còn hỗ trợ multi‑process và multi‑GPU thông qua MultiProcExecutor, cho phép triển khai trên nhiều node đồng thời. Các nhà phát triển Việt Nam có thể tận dụng các GPU RTX 4090 hoặc A100 để xây dựng dịch vụ LLM nội bộ, giảm chi phí so với các giải pháp đám mây.
Những cải tiến này không chỉ nâng cao hiệu suất mà còn mở ra cơ hội cho cộng đồng AI Việt Nam tự xây dựng và cung cấp các dịch vụ LLM nhanh, ổn định và chi phí hợp lý.
Nguồn: Hacker News — Biên dịch & tổng hợp: danhbaai.com