vLLM
Zilliz Cloud and vLLM enable efficient RAG systems with vector search and LLM inference.
이 통합 기능을 무료로 사용하세요.vLLM 정보
vLLM은 UC 버클리 스카이랩에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM) 추론 및 서빙을 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 효율적인 메모리 관리, 연속 배치, 최적화된 CUDA 커널을 통해 LLM 서빙 성능을 최적화하는 데 중점을 두고 있습니다. vLLM의 PagedAttention 기술은 기존 방식에 비해 GPU 메모리 사용량을 절반으로 줄이면서 서빙 성능을 최대 24배까지 향상시킵니다.
질리즈 클라우드와 vLLM이 필요한 이유
질리즈 클라우드와 vLLM을 결합하면 고성능 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구축할 수 있는 강력한 솔루션이 탄생합니다. Milvus 벡터 데이터베이스를 기반으로 하는 Zilliz Cloud는 RAG 애플리케이션에 필수적인 효율적인 벡터 저장 및 검색 기능을 제공하며, vLLM은 최적화된 LLM 추론 및 서빙을 제공하여 이를 보완합니다.
이러한 통합을 통해 개발자는 질리즈 클라우드에 저장된 대규모 데이터 세트에서 관련 정보를 효율적으로 검색하고 vLLM의 최적화된 LLM 서비스를 사용하여 고품질 응답을 생성할 수 있는 RAG 시스템을 구축할 수 있습니다. 이 조합은 검색된 정확한 정보에 기반하여 LLM 응답을 생성함으로써 AI 환각과 같은 AI 애플리케이션의 일반적인 문제를 해결합니다.
질리즈 클라우드와 vLLM의 작동 방식
질리즈 클라우드](https://zilliz.com/cloud)와 vLLM의 통합은 RAG 시스템에서 두 기술의 강점을 활용하는 방식으로 작동합니다. 먼저 텍스트 데이터는 질리즈 클라우드에 벡터 임베딩으로 임베딩되어 저장됩니다. 사용자 쿼리가 접수되면 질리즈 클라우드는 효율적인 벡터 유사도 검색을 수행하여 지식베이스에서 가장 관련성이 높은 텍스트 청크를 검색합니다.
이렇게 검색된 텍스트 청크는 vLLM으로 전달되며, vLLM은 이를 사용하여 LLM의 컨텍스트를 보강합니다(예: Meta의 Llama 3.1). 효율적인 메모리 관리를 위한 PagedAttention 등 vLLM의 최적화된 서비스 기술을 통해 빠르고 리소스 효율적인 LLM 추론을 수행할 수 있습니다. 그런 다음 LLM은 사용자 쿼리와 검색된 컨텍스트를 모두 기반으로 응답을 생성하여 보다 정확하고 컨텍스트와 연관성이 높은 답변을 제공합니다.
학습
가장 좋은 시작 방법은 실습 튜토리얼입니다. 이 튜토리얼에서는 vLLM 및 Zilliz Cloud를 사용하여 대규모 언어 모델 애플리케이션을 구축하는 방법을 안내합니다.
튜토리얼: 튜토리얼: [Milvus 및 vLLM으로 RAG 검색 빌드 및 수행](https://milvus.io/docs/milvus_rag_with_vllm.md
다음은 몇 가지 추가 리소스입니다:
- 블로그 Milvus, vLLM, Llama 3.1로 RAG 구축하기
- vLLM 깃허브 리포지토리](https://github.com/vllm-project/vllm 및 모델 페이지)
- 2023 vLLM 페이징 주의 논문
- 레이 서밋에서 2023 vLLM 프레젠테이션](https://www.youtube.com/watch?v=80bIUggRJf4)
- vLLM 블로그: vLLM: PagedAttention으로 쉽고, 빠르고, 저렴한 LLM 서비스
- vLLM 서버 실행에 대한 유용한 블로그: vLLM 배포: 단계별 가이드
- 라마 3 모델 무리| 리서치 - Meta의 AI