‘Inférence avec Gemma en utilisant Dataflow et vLLM’

‘Dans le domaine des grands modèles de langage (LLM), un comme Gemma sert d’outil puissant et à large spectre. Il peut exécuter sans problème la traduction de langues, générer du contenu textuel diversifié et fournir des réponses informatives. Cependant, la tâche de mise en œuvre de ces LLMs dans un environnement de production, notamment pour des applications de streaming en temps réel, peut poser d’importants défis. Cet article se concentre sur les méthodes permettant d’utiliser efficacement deux outils de pointe – vLLM et Dataflow, pour déployer des LLMs à grande échelle en utilisant un minimum de codage. Nous discuterons initialement de la manière dont vLLM utilise le groupement continu pour servir plus efficacement les LLMs. Par la suite, nous explorons comment la capacité de gestion de modèles de Dataflow simplifie le déploiement de grands cadres de modèles tels que vLLM. Ainsi, vLLM est une bibliothèque librement accessible qui est délibérément conçue pour atteindre une inférence LLM à haut débit et à faible latence. La stratégie clé qu’elle suit pour optimiser le service des LLMs est via le groupement continu parmi d’autres techniques uniques.’