vLLM
Zilliz Cloud and vLLM enable efficient RAG systems with vector search and LLM inference.
Verwenden Sie diese Integration kostenlosÜber vLLM
vLLM ist eine Open-Source-Bibliothek für Large Language Model (LLM) Inferenz und Serving, die am UC Berkeley SkyLab entwickelt wurde. Sie konzentriert sich auf die Optimierung der LLM-Serving-Leistung durch effiziente Speicherverwaltung, kontinuierliche Stapelverarbeitung und optimierte CUDA-Kernel. Die PagedAttention-Technologie von vLLM verbessert die Serving-Leistung um das bis zu 24-fache und reduziert gleichzeitig den GPU-Speicherverbrauch um die Hälfte im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.
Warum Zilliz Cloud und vLLM
Die Kombination von Zilliz Cloud und vLLM schafft eine leistungsstarke Lösung für den Aufbau von hochleistungsfähigen Retrieval Augmented Generation (RAG) Systemen. Zilliz Cloud, basierend auf der Milvus-Vektordatenbank, bietet effiziente Vektorspeicher- und -abruffähigkeiten, die für RAG-Anwendungen unerlässlich sind. vLLM ergänzt dies, indem es optimierte LLM-Inferenz und -Serving bietet.
Diese Integration ermöglicht es Entwicklern, RAG-Systeme zu entwickeln, die effizient relevante Informationen aus großen Datensätzen, die in der Zilliz Cloud gespeichert sind, abrufen und qualitativ hochwertige Antworten mit Hilfe des optimierten LLM-Serving von vLLM generieren können. Die Kombination adressiert häufige Herausforderungen in KI-Anwendungen, wie z.B. [KI-Halluzinationen] (https://zilliz.com/glossary/ai-hallucination), indem LLM-Antworten auf genauen, abgerufenen Informationen beruhen.
Wie Zilliz Cloud und vLLM funktionieren
Die Integration von [Zilliz Cloud] (https://zilliz.com/cloud) und vLLM funktioniert, indem die Stärken beider Technologien in einem RAG-System genutzt werden. Zunächst werden Textdaten eingebettet und als Vektoreinbettungen in Zilliz Cloud gespeichert. Wenn eine Benutzeranfrage eingeht, führt die Zilliz Cloud eine effiziente Vektorähnlichkeitssuche durch, um die relevantesten Textabschnitte aus ihrer Wissensbasis abzurufen.
Diese abgerufenen Textabschnitte werden dann an vLLM weitergeleitet, das sie verwendet, um den Kontext für den LLM (wie Metas Llama 3.1) zu erweitern. Die optimierte Serving-Technologie von vLLM, einschließlich PagedAttention für eine effiziente Speicherverwaltung, ermöglicht eine schnelle und ressourceneffiziente LLM-Inferenz. Der LLM generiert dann eine Antwort, die sowohl auf der Benutzeranfrage als auch auf dem abgerufenen Kontext basiert, was zu genaueren und kontextrelevanten Antworten führt.
Lernen Sie
Am besten fangen Sie mit einem praktischen Lernprogramm an. Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie eine große Sprachmodell-Anwendung mit vLLM und Zilliz Cloud erstellen.
Tutorial: [RAG-Retrieval mit Milvus und vLLM erstellen und durchführen ](https://milvus.io/docs/milvus_rag_with_vllm.md
Und hier sind noch ein paar weitere Ressourcen:
- Blog: RAG aufbauen mit Milvus, vLLM und Llama 3.1
- [vLLM GitHub Repository ](https://github.com/vllm-project/vllm und Modellseite)
- 2023 vLLM-Papier zu Paged Attention
- 2023 vLLM-Präsentation auf dem Ray Summit
- vLLM-Blog: vLLM: Einfaches, schnelles und günstiges LLM Serving mit PagedAttention](https://blog.vllm.ai/2023/06/20/vllm.html)
- Hilfreicher Blog über den Betrieb des vLLM-Servers: Einsatz von vLLM: eine schrittweise Anleitung
- Die Llama 3 Herde von Modellen](https://ai.meta.com/research/publications/the-llama-3-herd-of-models/)| Forschung - AI bei Meta