vLLM: Dutzende feinabgestimmte Modelle effizient auf SageMaker AI & Bedrock bereitstellen
Amazon SageMaker AI und Bedrock nutzen vLLM, um gleichzeitig mehrere feinabgestimmte Modelle zu betreiben. In diesem Beitrag wird erklärt, wie Multi‑LoRA Inferenz für Mixture‑of‑Experts (MoE) Modelle umgesetzt wurde und…
- Amazon SageMaker AI und Bedrock nutzen vLLM, um gleichzeitig mehrere feinabgestimmte Modelle zu betreiben.
- In diesem Beitrag wird erklärt, wie Multi‑LoRA Inferenz für Mixture‑of‑Experts (MoE) Modelle umgesetzt wurde und welche Kernoptimierungen dabei zum Einsatz kamen.
- Multi‑LoRA kombiniert Low‑Rank Adaptation (LoRA) mit MoE, wodurch die Modellgröße reduziert wird, ohne die Leistungsfähigkeit zu beeinträchtigen.
Amazon SageMaker AI und Bedrock nutzen vLLM, um gleichzeitig mehrere feinabgestimmte Modelle zu betreiben. In diesem Beitrag wird erklärt, wie Multi‑LoRA Inferenz für Mixture‑of‑Experts (MoE) Modelle umgesetzt wurde und welche Kernoptimierungen dabei zum Einsatz kamen.
Multi‑LoRA kombiniert Low‑Rank Adaptation (LoRA) mit MoE, wodurch die Modellgröße reduziert wird, ohne die Leistungsfähigkeit zu beeinträchtigen. vLLM integriert diese Technik, sodass mehrere LoRA‑Adapter gleichzeitig geladen und ausgeführt werden können.
Die Kernoptimierungen konzentrierten sich auf die Matrixmultiplikation und die Auswahl der Experten. Durch gezielte CUDA‑Beschleunigung und Speicheroptimierung wurden Latenz und Speicherbedarf deutlich reduziert.
Als Beispiel dient das 20‑Billionen‑Parameter‑Modell GPT‑OSS. Nach den Optimierungen konnte die Durchsatzrate signifikant gesteigert werden, während die Kosten pro Anfrage gesenkt wurden.
Für Entwickler bedeutet das: Mehrere feinabgestimmte Modelle lassen sich gleichzeitig auf SageMaker AI und Bedrock bereitstellen, ohne die Infrastruktur zu überlasten. Die Kombination aus vLLM, Multi‑LoRA und MoE ermöglicht skalierbare, kosteneffiziente Inferenzlösungen.
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