01 De quoi s'agit-il ?
vLLM est le moteur d'inférence open source optimisé pour le débit sur GPU, avec PagedAttention et batching continu. Ray Serve ajoute une orchestration élastique et distribuée des réplicas de modèles et des pipelines. Ensemble ils forment la stack ouverte pour le serving LLM à fort débit à grande échelle.
02 Pourquoi l'implémenter ?
- PagedAttention et batching continu pour un débit de premier plan
- Compatible avec la plupart des LLM à poids ouverts
- Ray Serve pour l'orchestration élastique et les pipelines
- Self-hostable, pas d'enfermement fournisseur
- Communauté active et couverture rapide des nouveaux modèles
03 Comment je vous aide
Je conçois des déploiements vLLM et Ray Serve ajustés à vos objectifs de débit, de latence et de coût, avec isolation multi-tenant, scheduling GPU et frontières de sécurité. J'intègre la stack à l'outillage plus large d'observabilité et de sécurité.
04 Livrables attendus
- Architecture de déploiement vLLM + Ray Serve
- Plan de scheduling GPU et d'autoscaling
- Isolation multi-tenant et autorisation
- Intégration de l'observabilité (Prometheus, OpenTelemetry)
- Benchmark de performance et de coût