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Despliegue de inferencia optimizado

En esta sección vamos a explorar frameworks avanzados para optimizar despliegues de LLM: Text Generation Inference (TGI), vLLM y llama.cpp. Estas aplicaciones se usan sobre todo en entornos de producción para servir LLM a usuarios. Esta sección se centra en cómo desplegar estos frameworks en producción, no en cómo usarlos para inferencia en una sola máquina.

Veremos cómo estas herramientas maximizan la eficiencia de inferencia y simplifican los despliegues en producción de Large Language Models.

Guía para elegir framework

TGI, vLLM y llama.cpp sirven para cosas parecidas, pero tienen características distintas que los hacen más adecuados para casos de uso diferentes. Veamos las diferencias clave entre ellos, con foco en rendimiento e integración.

Gestión de memoria y rendimiento

TGI está diseñado para ser estable y predecible en producción, usando longitudes de secuencia fijas para mantener un uso de memoria consistente. TGI gestiona la memoria con Flash Attention 2 y técnicas de continuous batching. Esto significa que puede procesar los cálculos de atención de forma muy eficiente y mantener la GPU ocupada alimentándola constantemente con trabajo. El sistema puede mover partes del modelo entre CPU y GPU cuando hace falta, lo que ayuda a manejar modelos más grandes.

Flash Attention es una técnica que optimiza el mecanismo de atención en modelos transformer al atacar los cuellos de botella del ancho de banda de memoria. Como vimos antes en Capítulo 1.8, el mecanismo de atención tiene complejidad y uso de memoria cuadráticos, así que se vuelve ineficiente con secuencias largas.

La innovación clave está en cómo gestiona las transferencias de memoria entre la High Bandwidth Memory (HBM) y la caché SRAM, que es más rápida. La atención tradicional transfiere datos repetidamente entre HBM y SRAM, creando cuellos de botella y dejando la GPU ociosa. Flash Attention carga los datos una sola vez en SRAM y hace todos los cálculos ahí, minimizando las transferencias de memoria costosas.

Aunque sus beneficios son más notorios durante el entrenamiento, el menor uso de VRAM y la mayor eficiencia de Flash Attention también la hacen valiosa para inferencia, ya que permite servir LLM de forma más rápida y escalable.

vLLM toma otro enfoque usando PagedAttention. Igual que una computadora gestiona su memoria en páginas, vLLM divide la memoria del modelo en bloques más pequeños. Este sistema inteligente le permite manejar solicitudes de distinto tamaño con más flexibilidad y no desperdicia espacio de memoria. Es especialmente bueno compartiendo memoria entre solicitudes distintas y reduce la fragmentación, lo que vuelve más eficiente todo el sistema.

PagedAttention es una técnica que resuelve otro cuello de botella crítico en la inferencia de LLM: la gestión de memoria de la KV cache. Como vimos en Capítulo 1.8, durante la generación de texto el modelo almacena las keys y values de atención (KV cache) de cada token generado para reducir cómputos redundantes. La KV cache puede volverse enorme, sobre todo con secuencias largas o múltiples solicitudes concurrentes.

La innovación clave de vLLM está en cómo gestiona esta caché:

Memory Paging: En vez de tratar la KV cache como un solo bloque grande, la divide en "pages" de tamaño fijo, parecidas a la memoria virtual en los sistemas operativos.
Non-contiguous Storage: Las pages no tienen que almacenarse de forma contigua en la memoria de la GPU, lo que permite una asignación más flexible.
Page Table Management: Una page table rastrea qué pages pertenecen a cada secuencia, lo que permite búsquedas y acceso eficientes.
Memory Sharing: En operaciones como parallel sampling, las pages que almacenan la KV cache del prompt pueden compartirse entre múltiples secuencias.

El enfoque de PagedAttention puede dar hasta 24x más throughput que los métodos tradicionales, así que cambia por completo el despliegue de LLM en producción. Si quieres profundizar mucho más en cómo funciona PagedAttention, puedes leer la guía de la documentación de vLLM.

llama.cpp es una implementación en C/C++ muy optimizada, diseñada originalmente para ejecutar modelos LLaMA en hardware de consumo. Se centra en la eficiencia en CPU con aceleración opcional por GPU y es ideal para entornos con recursos limitados. llama.cpp usa técnicas de quantization para reducir el tamaño del modelo y sus requisitos de memoria manteniendo un buen rendimiento. Implementa kernels optimizados para varias arquitecturas de CPU y soporta gestión básica de KV cache para una generación eficiente de tokens.

La quantization en llama.cpp reduce la precisión de los pesos del modelo de floating point de 32 o 16 bits a formatos de menor precisión como enteros de 8 bits (INT8), 4 bits o incluso menos. Esto reduce mucho el uso de memoria y mejora la velocidad de inferencia con una pérdida mínima de calidad.

Las funciones clave de quantization en llama.cpp incluyen:

Multiple Quantization Levels: Soporta quantization de 8 bits, 4 bits, 3 bits e incluso 2 bits.
GGML/GGUF Format: Usa formatos de tensores personalizados optimizados para inferencia con quantization.
Mixed Precision: Puede aplicar distintos niveles de quantization a distintas partes del modelo.
Hardware-Specific Optimizations: Incluye rutas de código optimizadas para varias arquitecturas de CPU, como AVX2, AVX-512 y NEON.

Este enfoque permite ejecutar modelos de miles de millones de parámetros en hardware de consumo con memoria limitada, así que es perfecto para despliegues locales y dispositivos edge.

Despliegue e integración

Ahora pasemos a las diferencias de despliegue e integración entre los frameworks.

TGI destaca en despliegues de nivel empresarial con sus funciones listas para producción. Viene con soporte integrado para Kubernetes e incluye todo lo que necesitas para ejecutar en producción, como monitorización con Prometheus y Grafana, escalado automático y funciones de seguridad completas. El sistema también incluye logging de nivel empresarial y varias medidas de protección, como filtrado de contenido y rate limiting, para mantener tu despliegue seguro y estable.

vLLM adopta un enfoque más flexible y amigable para desarrolladores. Está construido con Python en su núcleo y puede sustituir fácilmente la API de OpenAI en tus aplicaciones existentes. El framework se centra en ofrecer rendimiento puro y puede personalizarse para adaptarse a tus necesidades concretas. Funciona especialmente bien con Ray para gestionar clústeres, así que es una gran opción cuando necesitas alto rendimiento y capacidad de adaptación.

llama.cpp prioriza la simplicidad y la portabilidad. Su implementación de servidor es ligera y puede ejecutarse en una amplia gama de hardware, desde servidores potentes hasta portátiles de consumo e incluso algunos dispositivos móviles de gama alta. Con dependencias mínimas y un núcleo simple en C/C++, es fácil de desplegar en entornos donde instalar frameworks de Python sería complicado. El servidor ofrece una API compatible con OpenAI mientras mantiene una huella de recursos mucho menor que otras soluciones.

Primeros pasos

Exploremos cómo usar estos frameworks para desplegar LLM, empezando por la instalación y la configuración básica.

Instalación y configuración básica

TGI es fácil de instalar y usar, con una integración profunda en el ecosistema de Hugging Face.

Primero, lanza el servidor TGI con Docker:

docker run --gpus all \
    --shm-size 1g \
    -p 8080:80 \
    -v ~/.cache/huggingface:/data \
    ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:latest \
    --model-id HuggingFaceTB/SmolLM2-360M-Instruct

Luego interactúa con él usando InferenceClient de Hugging Face:

from huggingface_hub import InferenceClient

# Initialize client pointing to TGI endpoint
client = InferenceClient(
    model="http://localhost:8080",  # URL to the TGI server
)

# Text generation
response = client.text_generation(
    "Tell me a story",
    max_new_tokens=100,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
    details=True,
    stop_sequences=[],
)
print(response.generated_text)

# For chat format
response = client.chat_completion(
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Tell me a story"},
    ],
    max_tokens=100,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
)
print(response.choices[0].message.content)

Como alternativa, puedes usar el cliente de OpenAI:

from openai import OpenAI

# Initialize client pointing to TGI endpoint
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8080/v1",  # Make sure to include /v1
    api_key="not-needed",  # TGI doesn't require an API key by default
)

# Chat completion
response = client.chat.completions.create(
    model="HuggingFaceTB/SmolLM2-360M-Instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Tell me a story"},
    ],
    max_tokens=100,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
)
print(response.choices[0].message.content)

llama.cpp es fácil de instalar y usar, requiere dependencias mínimas y soporta inferencia tanto en CPU como en GPU.

Primero, instala y compila llama.cpp:

# Clone the repository
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp

# Build the project
make

# Download the SmolLM2-1.7B-Instruct-GGUF model
curl -L -O https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolLM2-1.7B-Instruct-GGUF/resolve/main/smollm2-1.7b-instruct.Q4_K_M.gguf

Luego lanza el servidor, con compatibilidad con la API de OpenAI:

# Start the server
./server \
    -m smollm2-1.7b-instruct.Q4_K_M.gguf \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8080 \
    -c 4096 \
    --n-gpu-layers 0  # Set to a higher number to use GPU

Interactúa con el servidor usando InferenceClient de Hugging Face:

from huggingface_hub import InferenceClient

# Initialize client pointing to llama.cpp server
client = InferenceClient(
    model="http://localhost:8080/v1",  # URL to the llama.cpp server
    token="sk-no-key-required",  # llama.cpp server requires this placeholder
)

# Text generation
response = client.text_generation(
    "Tell me a story",
    max_new_tokens=100,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
    details=True,
)
print(response.generated_text)

# For chat format
response = client.chat_completion(
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Tell me a story"},
    ],
    max_tokens=100,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
)
print(response.choices[0].message.content)

Como alternativa, puedes usar el cliente de OpenAI:

from openai import OpenAI

# Initialize client pointing to llama.cpp server
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8080/v1",
    api_key="sk-no-key-required",  # llama.cpp server requires this placeholder
)

# Chat completion
response = client.chat.completions.create(
    model="smollm2-1.7b-instruct",  # Model identifier can be anything as server only loads one model
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Tell me a story"},
    ],
    max_tokens=100,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
)
print(response.choices[0].message.content)

vLLM es fácil de instalar y usar, con compatibilidad con la API de OpenAI y también con una interfaz nativa de Python.

Primero, lanza el servidor compatible con OpenAI de vLLM:

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model HuggingFaceTB/SmolLM2-360M-Instruct \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000

Luego interactúa con él usando InferenceClient de Hugging Face:

from huggingface_hub import InferenceClient

# Initialize client pointing to vLLM endpoint
client = InferenceClient(
    model="http://localhost:8000/v1",  # URL to the vLLM server
)

# Text generation
response = client.text_generation(
    "Tell me a story",
    max_new_tokens=100,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
    details=True,
)
print(response.generated_text)

# For chat format
response = client.chat_completion(
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Tell me a story"},
    ],
    max_tokens=100,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
)
print(response.choices[0].message.content)

Como alternativa, puedes usar el cliente de OpenAI:

from openai import OpenAI

# Initialize client pointing to vLLM endpoint
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="not-needed",  # vLLM doesn't require an API key by default
)

# Chat completion
response = client.chat.completions.create(
    model="HuggingFaceTB/SmolLM2-360M-Instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Tell me a story"},
    ],
    max_tokens=100,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
)
print(response.choices[0].message.content)

Generación de texto básica

Veamos ejemplos de generación de texto con estos frameworks:

Primero, despliega TGI con parámetros avanzados:

docker run --gpus all \
    --shm-size 1g \
    -p 8080:80 \
    -v ~/.cache/huggingface:/data \
    ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:latest \
    --model-id HuggingFaceTB/SmolLM2-360M-Instruct \
    --max-total-tokens 4096 \
    --max-input-length 3072 \
    --max-batch-total-tokens 8192 \
    --waiting-served-ratio 1.2

Usa InferenceClient para una generación de texto flexible:

from huggingface_hub import InferenceClient

client = InferenceClient(model="http://localhost:8080")

# Advanced parameters example
response = client.chat_completion(
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a creative storyteller."},
        {"role": "user", "content": "Write a creative story"},
    ],
    temperature=0.8,
    max_tokens=200,
    top_p=0.95,
)
print(response.choices[0].message.content)

# Raw text generation
response = client.text_generation(
    "Write a creative story about space exploration",
    max_new_tokens=200,
    temperature=0.8,
    top_p=0.95,
    repetition_penalty=1.1,
    do_sample=True,
    details=True,
)
print(response.generated_text)

O usa el cliente de OpenAI:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8080/v1", api_key="not-needed")

# Advanced parameters example
response = client.chat.completions.create(
    model="HuggingFaceTB/SmolLM2-360M-Instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a creative storyteller."},
        {"role": "user", "content": "Write a creative story"},
    ],
    temperature=0.8,  # Higher for more creativity
)
print(response.choices[0].message.content)

Para llama.cpp, puedes configurar parámetros avanzados al lanzar el servidor:

./server \
    -m smollm2-1.7b-instruct.Q4_K_M.gguf \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8080 \
    -c 4096 \            # Context size
    --threads 8 \        # CPU threads to use
    --batch-size 512 \   # Batch size for prompt evaluation
    --n-gpu-layers 0     # GPU layers (0 = CPU only)

Usa InferenceClient:

from huggingface_hub import InferenceClient

client = InferenceClient(model="http://localhost:8080/v1", token="sk-no-key-required")

# Advanced parameters example
response = client.chat_completion(
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a creative storyteller."},
        {"role": "user", "content": "Write a creative story"},
    ],
    temperature=0.8,
    max_tokens=200,
    top_p=0.95,
)
print(response.choices[0].message.content)

# For direct text generation
response = client.text_generation(
    "Write a creative story about space exploration",
    max_new_tokens=200,
    temperature=0.8,
    top_p=0.95,
    repetition_penalty=1.1,
    details=True,
)
print(response.generated_text)

O usa el cliente de OpenAI para generar con control sobre los parámetros de sampling:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8080/v1", api_key="sk-no-key-required")

# Advanced parameters example
response = client.chat.completions.create(
    model="smollm2-1.7b-instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a creative storyteller."},
        {"role": "user", "content": "Write a creative story"},
    ],
    temperature=0.8,  # Higher for more creativity
    top_p=0.95,  # Nucleus sampling probability
    frequency_penalty=0.5,  # Reduce repetition of frequent tokens
    presence_penalty=0.5,  # Reduce repetition by penalizing tokens already present
    max_tokens=200,  # Maximum generation length
)
print(response.choices[0].message.content)

También puedes usar la librería nativa de llama.cpp para tener aún más control:

# Using llama-cpp-python package for direct model access
from llama_cpp import Llama

# Load the model
llm = Llama(
    model_path="smollm2-1.7b-instruct.Q4_K_M.gguf",
    n_ctx=4096,  # Context window size
    n_threads=8,  # CPU threads
    n_gpu_layers=0,  # GPU layers (0 = CPU only)
)

# Format prompt according to the model's expected format
prompt = """system
You are a creative storyteller.

user
Write a creative story

assistant
"""

# Generate response with precise parameter control
output = llm(
    prompt,
    max_tokens=200,
    temperature=0.8,
    top_p=0.95,
    frequency_penalty=0.5,
    presence_penalty=0.5,
    stop=[""],
)

print(output["choices"][0]["text"])

Para un uso avanzado con vLLM, puedes usar InferenceClient:

from huggingface_hub import InferenceClient

client = InferenceClient(model="http://localhost:8000/v1")

# Advanced parameters example
response = client.chat_completion(
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a creative storyteller."},
        {"role": "user", "content": "Write a creative story"},
    ],
    temperature=0.8,
    max_tokens=200,
    top_p=0.95,
)
print(response.choices[0].message.content)

# For direct text generation
response = client.text_generation(
    "Write a creative story about space exploration",
    max_new_tokens=200,
    temperature=0.8,
    top_p=0.95,
    details=True,
)
print(response.generated_text)

También puedes usar el cliente de OpenAI:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="not-needed")

# Advanced parameters example
response = client.chat.completions.create(
    model="HuggingFaceTB/SmolLM2-360M-Instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a creative storyteller."},
        {"role": "user", "content": "Write a creative story"},
    ],
    temperature=0.8,
    top_p=0.95,
    max_tokens=200,
)
print(response.choices[0].message.content)

vLLM también ofrece una interfaz nativa de Python con control fino:

from vllm import LLM, SamplingParams

# Initialize the model with advanced parameters
llm = LLM(
    model="HuggingFaceTB/SmolLM2-360M-Instruct",
    gpu_memory_utilization=0.85,
    max_num_batched_tokens=8192,
    max_num_seqs=256,
    block_size=16,
)

# Configure sampling parameters
sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.8,  # Higher for more creativity
    top_p=0.95,  # Consider top 95% probability mass
    max_tokens=100,  # Maximum length
    presence_penalty=1.1,  # Reduce repetition
    frequency_penalty=1.1,  # Reduce repetition
    stop=["\n\n", "###"],  # Stop sequences
)

# Generate text
prompt = "Write a creative story"
outputs = llm.generate(prompt, sampling_params)
print(outputs[0].outputs[0].text)

# For chat-style interactions
chat_prompt = [
    {"role": "system", "content": "You are a creative storyteller."},
    {"role": "user", "content": "Write a creative story"},
]
formatted_prompt = llm.get_chat_template()(chat_prompt)  # Uses model's chat template
outputs = llm.generate(formatted_prompt, sampling_params)
print(outputs[0].outputs[0].text)

Control avanzado de la generación

Selección de tokens y sampling

El proceso de generar texto consiste en seleccionar el siguiente token en cada paso. Este proceso de selección puede controlarse con varios parámetros:

Raw Logits: Las probabilidades de salida iniciales para cada token.
Temperature: Controla la aleatoriedad en la selección, cuanto más alta, más creatividad.
Top-p (Nucleus) Sampling: Filtra los tokens principales que suman X% de la masa de probabilidad.
Top-k Filtering: Limita la selección a los k tokens más probables.

Así puedes configurar estos parámetros:

client.generate(
    "Write a creative story",
    temperature=0.8,  # Higher for more creativity
    top_p=0.95,  # Consider top 95% probability mass
    top_k=50,  # Consider top 50 tokens
    max_new_tokens=100,  # Maximum length
    repetition_penalty=1.1,  # Reduce repetition
)

# Via OpenAI API compatibility
response = client.completions.create(
    model="smollm2-1.7b-instruct",  # Model name (can be any string for llama.cpp server)
    prompt="Write a creative story",
    temperature=0.8,  # Higher for more creativity
    top_p=0.95,  # Consider top 95% probability mass
    frequency_penalty=1.1,  # Reduce repetition
    presence_penalty=0.1,  # Reduce repetition
    max_tokens=100,  # Maximum length
)

# Via llama-cpp-python direct access
output = llm(
    "Write a creative story",
    temperature=0.8,
    top_p=0.95,
    top_k=50,
    max_tokens=100,
    repeat_penalty=1.1,
)

params = SamplingParams(
    temperature=0.8,  # Higher for more creativity
    top_p=0.95,  # Consider top 95% probability mass
    top_k=50,  # Consider top 50 tokens
    max_tokens=100,  # Maximum length
    presence_penalty=0.1,  # Reduce repetition
)
llm.generate("Write a creative story", sampling_params=params)

Cómo controlar la repetición

Estos frameworks ofrecen formas de evitar la generación de texto repetitivo:

client.generate(
    "Write a varied text",
    repetition_penalty=1.1,  # Penalize repeated tokens
    no_repeat_ngram_size=3,  # Prevent 3-gram repetition
)

# Via OpenAI API
response = client.completions.create(
    model="smollm2-1.7b-instruct",
    prompt="Write a varied text",
    frequency_penalty=1.1,  # Penalize frequent tokens
    presence_penalty=0.8,  # Penalize tokens already present
)

# Via direct library
output = llm(
    "Write a varied text",
    repeat_penalty=1.1,  # Penalize repeated tokens
    frequency_penalty=0.5,  # Additional frequency penalty
    presence_penalty=0.5,  # Additional presence penalty
)

params = SamplingParams(
    presence_penalty=0.1,  # Penalize token presence
    frequency_penalty=0.1,  # Penalize token frequency
)

Control de longitud y stop sequences

Puedes controlar la longitud de la generación y especificar cuándo debe detenerse:

client.generate(
    "Generate a short paragraph",
    max_new_tokens=100,
    min_new_tokens=10,
    stop_sequences=["\n\n", "###"],
)

# Via OpenAI API
response = client.completions.create(
    model="smollm2-1.7b-instruct",
    prompt="Generate a short paragraph",
    max_tokens=100,
    stop=["\n\n", "###"],
)

# Via direct library
output = llm("Generate a short paragraph", max_tokens=100, stop=["\n\n", "###"])

params = SamplingParams(
    max_tokens=100,
    min_tokens=10,
    stop=["###", "\n\n"],
    ignore_eos=False,
    skip_special_tokens=True,
)

Gestión de memoria

Estos frameworks implementan técnicas avanzadas de gestión de memoria para una inferencia eficiente.

TGI usa Flash Attention 2 y continuous batching:

# Docker deployment with memory optimization
docker run --gpus all -p 8080:80 \
    --shm-size 1g \
    ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:latest \
    --model-id HuggingFaceTB/SmolLM2-1.7B-Instruct \
    --max-batch-total-tokens 8192 \
    --max-input-length 4096

llama.cpp usa quantization y una disposición de memoria optimizada:

# Server with memory optimizations
./server \
    -m smollm2-1.7b-instruct.Q4_K_M.gguf \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8080 \
    -c 2048 \               # Context size
    --threads 4 \           # CPU threads
    --n-gpu-layers 32 \     # Use more GPU layers for larger models
    --mlock \               # Lock memory to prevent swapping
    --cont-batching         # Enable continuous batching

Para modelos demasiado grandes para tu GPU, puedes usar CPU offloading:

./server \
    -m smollm2-1.7b-instruct.Q4_K_M.gguf \
    --n-gpu-layers 20 \     # Keep first 20 layers on GPU
    --threads 8             # Use more CPU threads for CPU layers

vLLM usa PagedAttention para una gestión de memoria óptima:

from vllm.engine.arg_utils import AsyncEngineArgs

engine_args = AsyncEngineArgs(
    model="HuggingFaceTB/SmolLM2-1.7B-Instruct",
    gpu_memory_utilization=0.85,
    max_num_batched_tokens=8192,
    block_size=16,
)

llm = LLM(engine_args=engine_args)

Recursos

Xet Storage Details

Size:: 26 kB
Xet hash:: b349875d0d7cd884a02708f542681f9806f4aaf833ae51a573b2e36c72ca32f9

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.