Canonical: https://instain.ru/ai/vllm/
Language: ru

vLLM Project  движок запуска языковых моделей

# vLLM. 

Размещение моделей через HTTP с пакетной обработкой запросов

4.53 / 5    [Оценка каталога](https://instain.ru/ai/vllm/#editorial-rating) [Официальный сайт ](https://github.com/vllm-project/vllm)

Движок запускает модель на подготовленном оборудовании и обслуживает вызовы нескольких клиентов. Сервер реализует часть интерфейсов OpenAI API.

![Документация vLLM о запуске сервера моделей](https://instain.ru/assets/images/vllm-screen-f390a01a3ed6-1200.webp)

Документация vLLM о запуске сервера моделей.  [Открыть источник ](https://docs.vllm.ai/en/stable/serving/online_serving/openai_compatible_server/)

## Сначала один маршрут

Представьте сервис, который раз в час обрабатывает обращения из очереди. Для прототипа хватит одной поддерживаемой модели и маршрута, которым пользуется приложение. vLLM поднимает HTTP сервер, поэтому модель можно проверить тем же клиентом, что стоит в тестовой версии. Начните с короткого запроса и зафиксируйте ожидаемую форму ответа. Если клиенту нужен вызов функции, проверяйте именно его. Поддержка обычного текста не подтверждает работу инструментов.

## Почему один быстрый ответ мало что говорит

Нагрузка в очереди приходит неравномерно. Подайте несколько коротких обращений вместе с одним длинным и сравните время до начала ответа и полное время обработки. Запишите размер входов и выходов. Так можно увидеть, связано ли ожидание с чтением большого контекста или с самой генерацией. Если настройки берутся из файлов модели, отметьте это, чтобы не принять изменение параметров за разницу движков.

## Ограничения на размещение

Сопоставьте модель и ее формат с документацией vLLM, затем проверьте поведение при входе, который не помещается в контекст. Не открывайте учебный сервер наружу. Документация отдельно описывает границы действия встроенного ключа доступа. Сетевая защита и правила доступа понадобятся еще до испытания на рабочих данных, даже если приложение уже умеет отправлять запросы и читать поток ответа. Отдельно проверьте, что перезапуск возвращает сервер в ожидаемое исходное состояние.

## Для каких задач подходит

- Подключить существующий клиент к своей модели

- Измерить задержку при нескольких одновременных запросах

Возможности 

## Сильные стороны

- Поддерживает пакетную обработку входящих запросов

- Есть документация сервера и совместимости моделей

Стоит учитывать 

## Ограничения

- Совместимость интерфейса зависит от маршрута и модели

- Развертывание требует контроля памяти и доступа к сети

## Выбор и условия

Бесплатный режим

Да

Пробный период

Не подтверждено

Без регистрации

Не подтверждено

Русский интерфейс

Не подтверждено

Локальная установка

Да

API

Да

«Не подтверждено» означает, что сведений недостаточно. Возможность может существовать; сверяйте условия разработчика.

Исходные форматы

Текст, Код

Результат

Текст, Данные

### Условия

За использование открытого движка нет отдельной подписки. Лицензия модели и вычислительные ресурсы учитываются отдельно. Совместимость интерфейса зависит от маршрута и модели.

От задачи к первому результату

## Практический пример

Задача

Подключить существующий клиент к своей модели

Что подготовить

Поддерживаемая модель, тестовый сервер и небольшой набор коротких и длинных запросов.

### Задание или запрос

Запусти модель на тестовом сервере. Сравни ответы и время ожидания для одного запроса и для группы одновременных вызовов.

### Ожидаемый результат

Таблица задержек, ошибок и настроек запуска с сохраненными входами.

### Как проверить результат

- Сверьте настройки генерации и версию весов перед сравнением.

- Проверьте длинный запрос и повтор после ошибки без доступа из открытой сети.

Редакционный учебный пример постановки задачи, а не результат личного тестирования сервиса. Проверьте доступность нужного режима, права на исходники и условия использования результата.

Проверить подробности

## Официальные источники

-  [Официальный репозиторий vLLM ](https://github.com/vllm-project/vllm)

-  [Сервер с совместимым HTTP интерфейсом ](https://docs.vllm.ai/en/stable/serving/online_serving/openai_compatible_server/)

-  [Установка vLLM ](https://docs.vllm.ai/en/stable/getting_started/installation/)

Описание составлено по материалам разработчика. Возможности, цены и доступность могут меняться; перед использованием сверяйтесь с первоисточником.

Коротко об инструменте

Разработчик

vLLM Project

Категория

[Код](https://instain.ru/category/code/)

Доступ

Проверьте поддержку архитектуры модели, оборудования и нужного формата весов. Затем поднимите сервер в тестовой сети и подключите клиент.

Оплата

За использование открытого движка нет отдельной подписки. Лицензия модели и вычислительные ресурсы учитываются отдельно.

API

Да, у разработчика

[Условия разработчика ](https://docs.vllm.ai/en/stable/getting_started/installation/)

Оценка каталога

4.53 / 5 

Возможности

4.60 / 5 

Рабочие сценарии

4.30 / 5 

Экосистема

4.70 / 5 

Документация

4.50 / 5 

Баллы — ориентир каталога. Они не являются отзывами пользователей или результатом личного тестирования.

[Посмотреть методологию ](https://instain.ru/methodology/)

Продолжить знакомство

## Для похожих задач

[Вся категория  ](https://instain.ru/category/code/)

Код 

###  [SGLang](https://instain.ru/ai/sglang/)

Сервер генерации с повторным использованием общего начала запросов

4.43 / 5   движок обслуживания запросов к моделям  

Похожие задачи; сравните условия, форматы и ограничения