Lokalne serwowanie LLM za pomocą vLLM

Budowa efektywnej kosztowo infrastruktury AI: Lokalne serwowanie LLM przez vLLM

Piotr Chlebek · 2026-4-(praca w toku)

Streszczenie: in progress..

Słowa kluczowe: in progress..

(praca w toku)

Jak obsłużyć 5,46 miliona promptów LLM bez „podatku od API”

Problem 5 milionów promptów

W ramach projektu Hybrydowy RAG z segmentacją semantyczną zmierzyłem się z ogromnym wyzwaniem: analizą 780 000 stron dokumentów. Moim celem było wykorzystanie LLM do ekstrakcji metadanych, które usprawniłyby wyszukiwanie informacji. Matematyka była nieubłagana — przy kilku promptach na każdą stronę, projekt urósł do skali 5 milionów zapytań do modelu LLM.

Dlaczego vLLM?

W moim przypadku najważniejszym parametrem jest przepustowość (czyli ile zadań kończy się w ciągu godziny), a nie opóźnienie (jak szybko pojedyncze zadanie zostaje ukończone). Po zapoznaniu się z opiniami w internecie, postanowiłem wypróbować vLLM.

Warto wspomnieć, że istnieje wiele innych silników do serwowania modeli — kilka z nich wymieniłem obok tego artykułu. Choć ich porównanie wykracza poza ramy tego projektu, byłby to świetny temat na przyszły artykuł.

Sprzęt

Optymalizacja

Modele

Monitorowanie

Wnioski

...

W tym poście:

(praca w toku)

Powiązane wpisy:

Opcje serwowania LLM

vLLM – silnik o wysokiej przepustowości, zaprojektowany dla maksymalnej wydajności pamięci.
NVIDIA Triton – wybór klasy korporacyjnej, stworzony do skalowania o wysokiej wydajności.
SGLang – szybki framework do serwowania modeli językowych i multimodalnych.
LMDeploy – wyspecjalizowany zestaw narzędzi do kompresji i wdrażania wydajnych modeli.
TensorRT-LLM – oficjalna biblioteka NVIDIA do najnowocześniejszych optymalizacji GPU.
TGI – zestaw narzędzi od Hugging Face do niezawodnego wdrażania LLM w środowisku produkcyjnym.
Ollama – najprostszy i najpopularniejszy sposób na lokalne uruchamianie otwartych modeli.
LM Studio – przyjazna dla użytkownika aplikacja desktopowa do prywatnych, lokalnych eksperymentów z AI.
LocalAI – kompletna, lokalna alternatywa dla popularnych rozwiązań chmurowych AI API.
Ray Serve – elastyczny system do budowania skalowalnych i programowalnych usług AI.
llama.cpp – lekki fundament w C/C++ do szybkiej inferencji na dowolnym sprzęcie.