Blog

vLLM Nedir? Hızlı ve Ölçeklenebilir API'ler İçin LLM Çıkarımını Güçlendirme

vLLM'in API geliştiricileri için Büyük Dil Modeli çıkarımını nasıl hızlandırdığını keşfedin. Hızlı LLM uç noktalarını kurmayı, yapılandırmayı ve dağıtmayı öğrenin; bunun yanı sıra toplu ve gerçek zamanlı sunum, dikkat arka uçları ve sorun giderme konularında pratik ipuçları edinin.

Mark Ponomarev

Mark Ponomarev

23 June 2026

vLLM Nedir? Hızlı ve Ölçeklenebilir API'ler İçin LLM Çıkarımını Güçlendirme

Kurumsal İçin Apidog

Şirket İçi (On-Premises) Dağıtım

SSO ve RBAC

SOC 2 Uyumlu

Apidog Enterprise'ı Keşfedin

Büyük Dil Modeli (LLM) uygulamaları mı geliştiriyorsunuz ve yavaş çıkarım hızları veya bellek sınırlamalarıyla mı mücadele ediyorsunuz? vLLM, önde gelen API ve arka uç mühendislerinin LLM hizmetini hızlandırmak, yüksek eşzamanlılığı yönetmek ve altyapı maliyetlerini düşürmek için benimsediği çözümdür. Bu uygulamalı kılavuz, vLLM'in ne olduğunu, nasıl çalıştığını, nasıl kurulacağını ve hem toplu hem de gerçek zamanlı API çıkarımı için nasıl kullanılacağını açıklayarak ekibinizin hızlı ve güvenilir yapay zeka özelliklerini büyük ölçekte sunmasını sağlayacaktır.

düğme

vLLM Nedir? LLM API'leri İçin Neden Önemli?

vLLM, büyük dil modellerine hizmet vermek için tasarlanmış açık kaynaklı, yüksek verimli, bellek açısından verimli bir çıkarım motorudur. Önde gelen araştırmacılar ve mühendisler tarafından geliştirilen bu motor, LLM dağıtımlarının karşılaştığı en büyük iki zorluğun üstesinden gelir:

vLLM'in temel yenilikleri:

vLLM'i, özellikle ölçeklenebilir, üretime hazır çıkarım ihtiyacı olan geliştiriciler için LLM API'leri için turboşarjlı bir arka uç motoru olarak düşünün.

API Geliştiricileri ve Arka Uç Mühendisleri Neden vLLM'i Tercih Ediyor?

vLLM, teknik ekipler için hızla tercih edilen LLM çıkarım motoru haline geliyor çünkü şunları sunuyor:

vLLM belgelerinde desteklenen modellerin tam listesine bakın.

İpucu: LLM destekli API'ler oluşturuyor veya test ediyorsanız, Apidog ile entegrasyonu düşünebilirsiniz. Apidog, vLLM, OpenAI veya özel arka uçlar kullanıyor olsanız da LLM uç noktalarınızı tasarlamanızı, test etmenizi ve belgelemenizi kolaylaştırarak ekiplerin API işbirliğini ve Kalite Güvencesini (KG) kolaylaştırmasına yardımcı olur.
düğme

Desteklenen LLM'ler: Hangi Modeller vLLM ile Çalışır?

vLLM, aşağıdakiler dahil olmak üzere geniş bir transformatör tabanlı model yelpazesini doğal olarak destekler:

Liste büyümeye devam ediyor. En güncel uyumluluk için resmi vLLM Desteklenen Modeller Listesi'ni kontrol edin.

Not: Modeliniz listede olmasa ancak desteklenen bir modelle aynı mimariye sahip olsa bile çalışabilir; dikkatlice test edin. Özel mimariler, yukarı akışa kod katkısında bulunmayı gerektirebilir.

Temel Kavramlar: PagedAttention ve Sürekli Gruplama

Bu iki kavramı anlamak, LLM dağıtımlarınızı optimize etmenize yardımcı olacaktır:

PagedAttention

Sürekli Gruplama

Bu optimizasyonlar, vLLM'in diğer birçok LLM sunum çerçevesinden daha iyi performans göstermesinin nedenidir.

Önkoşullar: vLLM Kurulumundan Önce İhtiyacınız Olanlar

Başlamadan önce ortamınızın bu gereksinimleri karşıladığından emin olun:

vLLM Nasıl Kurulur: Adım Adım

1. pip Kullanımı (Önerilen)

python -m venv vllm-env
source vllm-env/bin/activate
# On Windows: vllm-env\\Scripts\\activate

pip install vllm

Bu, vLLM'i ve bağımlılıklarını (PyTorch dahil) kurar.

2. Conda Kullanımı

conda create -n vllm-env python=3.11 -y
conda activate vllm-env
pip install vllm

İpucu: Özel CUDA sürümleri için önce conda ile PyTorch'u kurun, ardından vLLM'i kurun.

3. uv Kullanımı (süper hızlı kurulumlar için)

uv venv vllm-env --python 3.12 --seed
source vllm-env/bin/activate
uv pip install vllm

4. Kurulumu Doğrulayın

python -c "import vllm; print(vllm.__version__)"
vllm --help

Kurulu sürümü ve komut satırı yardımını görmelisiniz.

vLLM ile Çevrimdışı Toplu Çıkarım

Toplu çıkarım, bir komut listesi üzerinde tahminler yürütmek için idealdir; değerlendirme, veri kümesi oluşturma veya toplu işleme için harikadır.

Örnek: Toplu Çıkarım Betiği

from vllm import LLM, SamplingParams

# 1. Define prompts
prompts = [
    "The capital of France is",
    "Explain the theory of relativity in simple terms:",
    "Write a short poem about a rainy day:",
    "Translate 'Hello, world!' to German:",
]

# 2. Set sampling parameters
sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
    max_tokens=150,
    stop=["\n", " Human:", " Assistant:"]
)

# 3. Initialize vLLM engine (choose a model your GPU can handle)
llm = LLM(model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1")

# 4. Generate outputs
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

# 5. Display results
for output in outputs:
    print("-" * 20)
    print(f"Prompt: {output.prompt!r}")
    print(f"Generated Text: {output.outputs[0].text!r}")
    print("-" * 20)

İpuçları:

vLLM'i OpenAI Uyumlu Bir API Sunucusu Olarak Çalıştırma

LLM'leri OpenAI benzeri bir API aracılığıyla sunmak mı istiyorsunuz? vLLM, uç noktaları değiştirmeyi, yeni modelleri test etmeyi ve sorunsuz tasarım, sahte ve Kalite Güvencesi (KG) iş akışları için Apidog gibi API araçlarıyla entegre olmayı kolaylaştırır.

vLLM Sunucusunu Başlatın

source vllm-env/bin/activate
vllm serve mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1
# Or, for another model:
# vllm serve Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct

Temel seçenekler:

Sunucu varsayılan olarak `http://localhost:8000` adresinde çalışır.

Completions API Uç Noktasını Kullanma

cURL Örneği:

curl http://localhost:8000/v1/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1",
        "prompt": "San Francisco is a city in",
        "max_tokens": 50,
        "temperature": 0.7
    }'

Python Örneği (OpenAI İstemcisi):

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="EMPTY",  # Or your API key if set
    base_url="http://localhost:8000/v1"
)

completion = client.completions.create(
    model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1",
    prompt="Explain the benefits of using vLLM:",
    max_tokens=150,
    temperature=0.5
)
print(completion.choices[0].text)

Chat Completions API Uç Noktasını Kullanma

cURL Örneği:

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "What is the main advantage of PagedAttention in vLLM?"}
        ],
        "max_tokens": 100,
        "temperature": 0.7
    }'

Python Örneği:

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful programming assistant."},
        {"role": "user", "content": "Write a simple Python function to calculate factorial."}
    ],
    max_tokens=200,
    temperature=0.5
)
print(chat_response.choices[0].message.content)

Apidog ile bu API uç noktalarını hızlı bir şekilde tasarlayabilir, modelleyebilir ve test edebilir, böylece LLM destekli ürünleriniz için sorunsuz entegrasyon ve otomatik Kalite Güvencesi (KG) sağlayabilirsiniz.

vLLM Dikkat Arka Uçları: FlashAttention, xFormers ve FlashInfer

vLLM, optimum hız ve bellek verimliliği için birden fazla dikkat hesaplama arka ucunu destekler:

Otomatik seçim: vLLM, donanımınız ve modeliniz için varsayılan olarak en iyi arka ucu seçer.

Manuel geçersiz kılma: Bir arka ucu zorlamak istiyorsanız vLLM'i çalıştırmadan önce `VLLM_ATTENTION_BACKEND` ortam değişkenini `FLASH_ATTN`, `XFORMERS` veya `FLASHINFER` olarak ayarlayın.

Yaygın vLLM Sorunlarını Giderme

1. CUDA Bellek Yetersizliği Hataları

2. Kurulum ve Uyumluluk Sorunları

3. Model Yükleme Hataları

4. Yavaş Çıkarım

5. Beklenmedik veya Anlamsız Çıktı

Sonraki Adımlar: LLM API İş Akışınızı Geliştirin

vLLM ile LLM destekli API'leri daha hızlı dağıtabilir ve ölçeklendirebilirsiniz; Apidog ile ise API tasarımı, testi ve dokümantasyonu için eksiksiz bir araç seti elde edersiniz. Bu kombinasyon, ekiplere şunları yapma gücü verir:

vLLM'in gelişmiş özelliklerini (niceleme, çoklu LoRA, dağıtılmış hizmet, spekülatif kod çözme) resmi belgelerde keşfedin ve sorunsuz API yönetimi için Apidog ile LLM geliştirme yaşam döngünüzü hızlandırın.

düğme

API Tasarım-Öncelikli Yaklaşımı Apidog'da Uygulayın

API'leri oluşturmanın ve kullanmanın daha kolay yolunu keşfedin

Ücretsiz Kaydolİndir