TEXT · 1.5 mgg

Anatomi vLLM: Mesin Inferensi LLM Skala Produksi

I2 — Inference Engines: vLLM, PagedAttention & Continuous Batching

Arsitektur Internal vLLM

vLLM adalah framework serving open-source standar industri yang memaksimalkan throughput inferensi LLM melalui manajemen memori cerdas dan batching tingkat iterasi.

[Client HTTP/gRPC Request]
            ↓
[OpenAI-Compatible FastAPI Server]
            ↓
[AsyncLLMEngine (Engine Core)]
 ├── Tokenizer & Input Validator
 ├── Scheduler (Request Queue & Priority)
 └── BlockManager (PagedAttention Virtual Memory Mapper)
            ↓
[Model Workers (Ray / Multiprocessing)]
 ├── Distributed Communication (NCCL)
 └── GPU Model Execution (PyTorch + Custom CUDA Kernels)

Mengapa vLLM Menjadi Standar Industri?

Throughput 2x–4x Lebih Tinggi dibanding HuggingFace TGI atau Text-Generation pipeline standar.
Kepatuhan API OpenAI: Langsung kompatibel dengan endpoint /v1/chat/completions dan streaming Server-Sent Events (SSE).
Dukungan Multi-Arsitektur: Mendukung arsitektur dense (LLaMA, Qwen, Mistral) dan sparse MoE (Mixtral, DeepSeek).