vLLM es un motor de servicio de alto rendimiento y eficiente en memoria que optimiza la inferencia de modelos de lenguaje grandes. Este proyecto de código abierto, desarrollado por BentoML, busca abordar las limitaciones en velocidad y memoria que presentan los despliegues de LLM tradicionales. Entre sus características más destacadas se encuentra el mecanismo PagedAttention, que utiliza un algoritmo de atención innovador inspirado en la gestión de memoria virtual en sistemas operativos. Esto permite particionar la caché de clave-valor en bloques de tamaño fijo, facilitando así el almacenamiento no contiguo y la asignación bajo demanda. Además, vLLM implementa técnicas de optimización como el batching continuo y la cuantización, lo que reduce el tamaño del modelo sin sacrificar precisión y mejora el rendimiento general. Con una estructura de API similar a la de OpenAI, vLLM permite a los desarrolladores familiarizados con herramientas de OpenAI hacer la transición de manera fluida hacia el uso de LLMs de código abierto. Las aplicaciones prácticas de vLLM son numerosas, incluyendo chatbots, asistentes virtuales y despliegues a gran escala. Sin embargo, su implementación puede requerir un entendimiento más profundo de su arquitectura, y actualmente soporta un número limitado de modelos, aunque se están agregando más continuamente. En general, vLLM representa un avance significativo en la tecnología de servicio de LLM, ofreciendo características y beneficios que abordan los desafíos de los despliegues tradicionales.