Büyük dil modellerini (LLM) üretim ortamında kullanırken, çıkarım motorları kritik bir altyapı bileşeni haline gelir. OpenAI, Claude ve DeepSeek gibi popüler LLM API'lerinin altında bu tür çıkarım motorları yatar. Geliştiricilerin çoğu LLM'lerle üst düzey API'ler aracılığıyla etkileşime girse de, istemlerin nasıl işlendiğini, isteklerin nasıl gruplandığını ve GPU kaynaklarının nasıl yönetildiğini anlamak, sistem tasarım kararlarını önemli ölçüde etkileyebilir. Bu iki bölümlük yazı dizisi, bu iç işleyişi, yaygın olarak benimsenen açık kaynak çıkarım motorlarından biri olan vLLM'in temel fikirlerini damıtan, minimal (~1.200 satır Python kodu) ancak üretim düzeyinde bir uygulama olan Nano-vLLM aracılığıyla inceliyor.
DeepSeek'in bir geliştiricisi tarafından oluşturulan Nano-vLLM, minimal kod tabanına rağmen vLLM'i üretim için hazır hale getiren temel özellikleri (önbellek önbellekleme, tensör paralelliği, CUDA grafik derlemesi ve torch derleme optimizasyonları) uyguluyor. Yapılan kıyaslamalar, tam vLLM uygulamasına benzer veya hatta biraz daha yüksek verim elde ettiğini gösteriyor. Bu durum, onlarca model mimarisi ve donanım arka ucunu desteklemenin karmaşıklığına kapılmadan çıkarım motoru tasarımını anlamak için ideal bir araç sunuyor. Serinin ilk bölümü, sistemin nasıl organize edildiği, isteklerin işlem hattından nasıl aktığı ve zamanlama kararlarının nasıl alındığı gibi mühendislik mimarisine odaklanıyor. Modelin gerçek hesaplaması şimdilik bir kara kutu olarak ele alınırken, ikinci bölümde dikkat mekanizmaları, KV önbellek içyapıları ve hesaplama düzeyinde tensör paralelliği gibi konulara değinilecek.
Nano-vLLM, büyük dil modellerinin çıkarım motorlarının karmaşık işleyişini minimal bir kod tabanıyla anlaşılır kılarak, geliştiricilere performanslı ve verimli sistemler tasarlama konusunda rehberlik ediyor.