vLLMとは何ですか？

大規模言語モデル（LLM）の推論サーバーとして設計された高スループットエンジン。PagedAttentionという独自技術でGPUメモリを効率的に管理する。

vLLMのポイントは？

UC Berkeleyの研究者が開発したLLM推論エンジンで、高いスループットと低レイテンシを両立する。PagedAttentionにより、KVキャッシュのメモリを仮想メモリのように管理し、GPUメモリの無駄遣いを大幅に削減。連続バッチ処理（Continuous Batching）で、複数リクエストを効率よくまとめて処理する。OpenAI互換のAPIサーバーとして動作するため、既存のアプリケーションから簡単に乗り換えられる

【ブイエルエルエム】

vLLM とは？

💡 LLMサーバーの回転寿司、無駄なくさばく

📌 このページのポイント

UC Berkeleyの研究者が開発したLLM推論エンジンで、高いスループットと低レイテンシを両立する
PagedAttentionにより、KVキャッシュのメモリを仮想メモリのように管理し、GPUメモリの無駄遣いを大幅に削減
連続バッチ処理（Continuous Batching）で、複数リクエストを効率よくまとめて処理する
OpenAI互換のAPI サーバーとして動作するため、既存のアプリケーションから簡単に乗り換えられる

vLLMのPagedAttentionによるメモリ効率化のイメージ

ひよこ

vLLMってなんで普通にモデルを動かすより速いの？

ペンギン先生

秘密はPagedAttentionという技術にあるよ。LLMが文章を生成するとき、過去の計算結果（KVキャッシュ）をGPUメモリに保持するんだけど、普通はメモリの使い方が非効率なんだ。vLLMはOSの仮想メモリみたいに、必要な分だけページ単位で管理するから無駄がないんだよ

ひよこ

それでどのくらい速くなるの？

ペンギン先生

従来の方法と比べて2〜24倍のスループットが出ることもあるよ。特に同時に多くのユーザーからリクエストが来る場面で差が出るんだ。回転寿司に例えると、注文ごとに握るんじゃなく、レーンに効率よく流すイメージだね

ひよこ

使い方は難しいの？

ペンギン先生

実はかなり簡単だよ。pipでインストールして、モデル名を指定して起動するだけ。しかもOpenAI互換のAPIを提供するから、ChatGPT APIを使ってるコードをほぼそのまま自前のLLMに切り替えられるんだ

ひよこ

他の推論エンジンと比べてvLLMを選ぶ理由は何？

ペンギン先生

vLLMはサーバー用途に特化していて、大量の同時リクエストをさばくのが得意なんだ。OllamaやTensorRTとは住み分けがあって、プロダクションで多数のユーザーにLLMサービスを提供したいならvLLMが第一候補になるよ

まとめ：ざっくりこれだけ覚えればOK！

「vLLM」って出てきたら「LLMを高速に配信するための推論サーバー」と思えればだいたいOK！

📖 おまけ：英語の意味

「virtual Large Language Model (serving)」＝仮想化された大規模言語モデル配信

💬 メモリの仮想化技術をLLM推論に持ち込んだことからvirtual（仮想）のvが付いているよ

← 用語集にもどる