ในยุคที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อย่าง Llama, Mistral หรือ GPT กำลังถูกนำมาใช้งานอย่างแพร่หลายในภาคธุรกิจ หนึ่งในความท้าทายที่สำคัญที่สุดคือการนำโมเดลเหล่านี้ขึ้นสู่ Production เพื่อให้ผู้ใช้งานจำนวนมากสามารถเข้าถึงได้อย่างรวดเร็วและประหยัดค่าใช้จ่าย ซึ่งนั่นคือภารกิจหลักของ vLLM (Virtual Large Language Model)
vLLM ไม่ได้เป็นผลิตภัณฑ์ของบริษัทใดบริษัทหนึ่ง แต่เริ่มต้นจากโปรเจกต์ของนักวิจัยที่ Sky Computing Lab, UC Berkeley และปัจจุบันได้เติบโตเป็น ไลบรารีแบบโอเพนซอร์ส (Open-Source) ที่มีชุมชนผู้พัฒนาระดับโลก ซึ่งรวมถึงบริษัทชั้นนำอย่าง Red Hat, Meta, AWS และ NVIDIA ที่ร่วมมือกันพัฒนาให้ vLLM มีประสิทธิภาพสูงสุด
vLLM คือไลบรารีที่ถูกออกแบบมาเพื่อยกระดับประสิทธิภาพในการ “Serving” หรือการให้บริการ LLM โดยเฉพาะ มันไม่ใช่โมเดลภาษา แต่เป็น “Engine” ที่ช่วยให้โมเดลที่คุณเลือกสามารถทำงานได้เร็วขึ้น ใช้หน่วยความจำอย่างคุ้มค่าขึ้น และรองรับการใช้งานพร้อมกันได้ในระดับที่สูงขึ้นอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน
ทำไม vLLM ถึงเป็น เครื่องมือสำคัญ?
ก่อนที่จะมี vLLM การให้บริการ LLM บน Production มักเผชิญกับปัญหาใหญ่ 2 ประการ:
- การจัดการหน่วยความจำที่ไร้ประสิทธิภาพ: LLM ใช้หน่วยความจำ (VRAM) มหาศาล โดยเฉพาะในส่วนที่เรียกว่า KV Cache ซึ่งเป็นหน่วยความจำที่เก็บค่า Attention Key และ Value สำหรับแต่ละ Token ที่สร้างขึ้นมา หากมีผู้ใช้หลายคนหรือมีการสร้างประโยคยาวๆ หน่วยความจำส่วนนี้จะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วและสิ้นเปลืองมาก
- Throughput ต่ำและ Latency สูง: ระบบทั่วไปมักจะประมวลผลคำขอแบบทีละกลุ่ม (Batching) ซึ่งหมายความว่าต้องรอให้มีคำขอจำนวนหนึ่งก่อนจึงจะเริ่มประมวลผล ทำให้เกิดความล่าช้า (Latency) และทำให้ Throughput (จำนวนคำขอที่ประมวลผลได้ในหนึ่งหน่วยเวลา) ต่ำลง
vLLM เข้ามาแก้ปัญหาเหล่านี้ด้วยนวัตกรรมหลัก 2 อย่างที่ได้รับแรงบันดาลใจจากระบบปฏิบัติการ:
1. PagedAttention™: การจัดการหน่วยความจำอัจฉริยะ
นี่คือนวัตกรรมหัวใจสำคัญของ vLLM ที่ได้แรงบันดาลใจจากระบบ Virtual Memory ของ Operating System โดย PagedAttention จะแบ่ง KV Cache ออกเป็นบล็อกเล็กๆ และจัดการหน่วยความจำอย่างยืดหยุ่น ทำให้สามารถใช้หน่วยความจำ GPU ได้อย่างคุ้มค่า ลดการสิ้นเปลืองหน่วยความจำลงได้มหาศาล (จากที่เคยสิ้นเปลืองถึง 60-80% เหลือเพียง 4%) ซึ่งทำให้สามารถรองรับการใช้งานพร้อมกันได้มากขึ้นหลายเท่าตัว
2. Continuous Batching: การประมวลผลที่ต่อเนื่อง
vLLM ไม่ต้องรอให้คำขอครบ Batch แต่จะประมวลผลคำขอที่เข้ามาทันทีและนำคำขอใหม่ๆ เข้ามาใน Batch ที่กำลังรันอยู่เรื่อยๆ ทำให้ GPU ไม่ต้องรอและทำงานได้อย่างต่อเนื่องตลอดเวลา ส่งผลให้ Throughput ของระบบสูงขึ้นอย่างมาก และลด Latency (เวลาตอบสนอง) ลงอย่างเห็นได้ชัด
vLLM โดดเด่นกว่าคู่แข่งอย่างไร?
เมื่อเทียบกับ Inference Framework อื่นๆ เช่น Hugging Face Transformers หรือ NVIDIA TensorRT-LLM, vLLM มีจุดเด่นที่ทำให้มันกลายเป็นตัวเลือกอันดับต้นๆ สำหรับนักพัฒนา:
- Throughput ที่เหนือกว่า: vLLM สามารถทำ Throughput ได้สูงกว่าระบบทั่วไปถึง 24 เท่า ในบางกรณี ทำให้การให้บริการ LLM มีประสิทธิภาพและประหยัดต้นทุนด้าน Hardware ลงได้มาก
- ใช้งานง่าย: มีการออกแบบ API ที่คล้ายคลึงกับ OpenAI ทำให้การย้ายจาก OpenAI มาใช้ vLLM เพื่อรันโมเดลของคุณเองทำได้ง่าย
- รองรับโมเดลหลากหลาย: สามารถทำงานร่วมกับโมเดลยอดนิยมส่วนใหญ่บน Hugging Face ได้อย่างราบรื่น ไม่ต้องมีการแปลงโมเดลที่ยุ่งยาก
สุดท้ายนี้ vLLM ไม่ได้ทำให้โมเดลดีขึ้น แต่ทำให้การใช้งานดีขึ้น
vLLM ไม่ได้ทำให้โมเดลของคุณฉลาดขึ้น แต่ทำให้การให้บริการโมเดลของคุณฉลาดขึ้นอย่างมาก ด้วยนวัตกรรมอย่าง PagedAttention และ Continuous Batching ทำให้ vLLM กลายเป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับองค์กรที่ต้องการนำ LLM ขึ้นสู่ Production ได้อย่างมีประสิทธิภาพและประหยัดต้นทุน
หากคุณกำลังมองหาโซลูชันเพื่อ Deploy LLM ที่รันได้เร็ว รองรับผู้ใช้จำนวนมาก และใช้ทรัพยากรอย่างคุ้มค่า vLLM คือคำตอบที่คุณต้องพิจารณาเป็นอันดับแรกในโลกของ AI Serving ครับ
