نشر vLLM في بيئات الإنتاج: بناء بنية خدمة الاستدلال عالية الإنتاجية

آخر تحديث: 11 ديسمبر 2025

تحديث ديسمبر 2025: حققت Stripe خفضاً بنسبة 73% في تكاليف الاستدلال من خلال الانتقال إلى vLLM (50 مليون استدعاء API يومياً على ثلث أسطول GPU). تقنية PagedAttention تقضي على 60-80% من هدر الذاكرة الناتج عن تجزئة KV cache. يوفر vLLM إنتاجية أعلى بمعدل 2-24 ضعفاً مقارنة بأنظمة الخدمة التقليدية. يُشغّل أنظمة الإنتاج في Meta وMistral AI وCohere وIBM. واجهات API المتوافقة مع OpenAI تُبسّط عملية التبني.

راقب فريق منصة تعلم الآلة في Stripe انخفاض تكاليف الاستدلال لديهم بنسبة 73% بعد الانتقال من Hugging Face Transformers إلى vLLM، مع معالجة نفس الـ 50 مليون استدعاء API يومياً على ثلث أسطول GPU.¹ يكمن سر كفاءة vLLM في تقنية PagedAttention، وهي خوارزمية تتعامل مع ذاكرة GPU كالذاكرة الافتراضية في أنظمة التشغيل، مما يقضي على التجزئة التي تُهدر 60-80% من الذاكرة في أنظمة الاستدلال التقليدية.² تكتشف المؤسسات التي تُشغّل أحمال عمل LLM الإنتاجية أن vLLM يوفر تحسينات في الإنتاجية تتراوح بين 2-24 ضعفاً مقارنة بأطر العمل التقليدية، مما يُحوّل اقتصاديات نشر نماذج اللغة الكبيرة على نطاق واسع.³

يتشعب مشهد خدمة الاستدلال إلى عشرات الخيارات: TensorRT-LLM يعد بأقصى تحسين لـ NVIDIA، وHugging Face TGI يوفر تكاملاً مألوفاً، وOllama يُبسّط النشر المحلي. ومع ذلك، برز vLLM كالخيار المُهيمن لأحمال العمل الإنتاجية، حيث يُشغّل الاستدلال في Meta وMistral AI وCohere وIBM.⁴ يخلق الجمع بين PagedAttention والتجميع المستمر وواجهات API المتوافقة مع OpenAI تجربة نشر توازن بين الأداء الخام والبساطة التشغيلية. فهم بنية vLLM وأنماط النشر يُميّز المؤسسات التي تحقق استدلالاً فعّالاً من حيث التكلفة عن تلك الغارقة في فواتير GPU.

تقنية PagedAttention تُحدث ثورة في إدارة الذاكرة

يُخصص الاستدلال التقليدي لـ LLM كتلة ذاكرة متصلة لـ KV cache الخاص بكل تسلسل، محجوزاً مساحة لأقصى طول ممكن للتسلسل بغض النظر عن الاستخدام الفعلي. نظام مُهيأ لـ 4,096 رمزاً يُخصص تلك الذاكرة الكاملة حتى للردود المكونة من 100 رمز، مُهدراً 97% من السعة المحجوزة. اضرب ذلك بمئات الطلبات المتزامنة وتمتلئ ذاكرة GPU بحجوزات فارغة بينما تنتظر التسلسلات الفعلية في طابور للحصول على الموارد.

تُعيد PagedAttention تصور هذه البنية من خلال تقسيم ذاكرة GPU إلى صفحات ثابتة الحجم، عادةً 16 رمزاً لكل صفحة.⁵ يحتفظ كل تسلسل بقائمة من مراجع الصفحات بدلاً من تخصيص متصل، مما يُمكّن عدة قدرات ثورية:

التخزين غير المتصل يسمح لكتل KV cache بالتوزع عبر ذاكرة GPU المتاحة. لم يعد النظام يحتاج إلى مناطق متصلة كبيرة، مما يقضي على التجزئة التي تُصيب المُخصصات التقليدية. تسلسل من 2,000 رمز يُخزّن cache الخاص به عبر 125 صفحة موزعة أينما توجد مساحة.

التخصيص الديناميكي يوفر الذاكرة فقط مع نمو التسلسلات. الرمز الأول يُخصص صفحة واحدة. الرمز السابع عشر يُطلق تخصيص صفحة ثانية. استهلاك الذاكرة يتتبع الاستخدام الفعلي بدلاً من الحدود القصوى النظرية، مما يُحسّن السعة الفعلية بشكل كبير.

مشاركة الذاكرة تُمكّن بادئات الـ prompt المتطابقة من مشاركة صفحات KV cache عبر الطلبات. عشرة مستخدمين يسألون تنويعات من نفس الـ system prompt يتشاركون نسخة واحدة مُخزنة مؤقتاً من تلك البادئة، مما يُقلل استهلاك الذاكرة بنسبة 90% للأنماط الشائعة. أنظمة الإنتاج ذات الـ prompts الموحدة ترى تحسينات في الاستخدام تتجاوز 400%.⁶

هدر شبه معدوم يقضي على التجزئة الداخلية الشائعة في التخصيص الثابت. الأنظمة التقليدية تُهدر في المتوسط 4.1 رمز لكل تسلسل في كتل مملوءة جزئياً. دقة PagedAttention على مستوى الصفحة تُقلل الهدر إلى أجزاء من الصفحة، عادةً أقل من 8 رموز لكل تسلسل بغض النظر عن الطول.

تستلهم الخوارزمية مباشرة من الذاكرة الافتراضية في أنظمة التشغيل، مُطبّقةً عقوداً من أبحاث إدارة الذاكرة على استدلال GPU. تماماً كما تُربط أنظمة التشغيل الحديثة العناوين الافتراضية بصفحات الذاكرة الفعلية، تُربط PagedAttention مواقع KV cache المنطقية بكتل ذاكرة GPU الفعلية. تُضيف تكلفة الترجمة ميكروثوانٍ لكل حساب انتباه لكنها توفر جيجابايتات من سعة الذاكرة.

التجميع المستمر يُعظّم استخدام GPU

التجميع الثابت ينتظر عدداً محدداً من الطلبات قبل معالجتها معاً، مُنشئاً قفزات في زمن الاستجابة عندما تمتلئ الدفعات جزئياً وانخفاضاً في الإنتاجية عندما تصل الطلبات بشكل غير متساوٍ. حجم دفعة 32 يعني أن الطلب 31 ينتظر وصول طلب آخر قبل بدء المعالجة، مما قد يُضيف ثوانٍ من زمن الاستجابة خلال فترات حركة المرور المنخفضة.

التجميع المستمر في vLLM يقضي على حدود الدفعات تماماً.⁷ يعمل المُجدول على مستوى التكرار بدلاً من مستوى الطلب، مُتخذاً قرارات في كل تمريرة أمامية بدلاً من كل دفعة. عندما يُكمل تسلسل التوليد، تقبل فتحته فوراً طلباً جديداً دون انتظار التسلسلات الشقيقة لتنتهي. يُعالج GPU أي عمل موجود في كل لحظة، مالئاً الفجوات التي يتركها التجميع الثابت فارغة.

يتطلب التنفيذ تنسيقاً دقيقاً بين إدارة الذاكرة والجدولة:

الجدولة على مستوى التكرار تُقيّم طابور الطلبات في كل خطوة فك تشفير. التسلسلات المكتملة تُحرر فتحاتها، الطلبات المنتظرة تُطالب بالسعة المتاحة، والتكرار التالي يتقدم بدفعة مملوءة على النحو الأمثل. يتم امتصاص تباين زمن الاستجابة بين الطلبات بدلاً من تضخيمه.

التعامل مع الاستباق يُدير المواقف حيث يُجبر ضغط الذاكرة على إخلاء التسلسلات. الطلبات ذات الأولوية المنخفضة تُنشئ نقطة تفتيش لحالة KV cache الخاصة بها وتتنازل عن ذاكرة GPU للتسلسلات ذات الأولوية الأعلى. عندما تعود السعة، تستأنف التسلسلات المُستبقة من نقاط تفتيشها بدلاً من إعادة البدء من الصفر.

التخزين المؤقت للبادئات يُحدد الطلبات التي تتشارك بادئات مشتركة ويُوجهها إلى المثيلات التي تحتفظ بالفعل بصفحات KV cache ذات الصلة. نظام دعم العملاء حيث يبدأ كل طلب بنفس سياق الـ 500 رمز يخدم الرموز اللاحقة من الحالة المُخزنة مؤقتاً، مُقضياً على حساب البادئة الزائد.

تُظهر المقاييس المعيارية التأثير: يحقق vLLM إنتاجية 793 رمزاً في الثانية مقارنة بـ 41 رمزاً في الثانية لـ Ollama في تكوينات مكافئة، مع زمن استجابة P99 يبلغ 80 ميلي ثانية مقابل 673 ميلي ثانية.⁸ تُحافظ بنية التجميع المستمر على هذه المزايا عبر مستويات التزامن من 1 إلى 256 مستخدماً متزامناً.

بنية الإنتاج تتوسع عبر المجموعات

عمليات نشر vLLM على عقدة واحدة تتعامل مع حركة مرور كبيرة، لكن أنظمة الإنتاج تتطلب تنسيقاً على مستوى المجموعة من أجل الموثوقية والتوسع والكفاءة. تُحوّل vLLM production-stack محرك الاستدلال إلى نظام خدمة كامل مع أربع إضافات حاسمة.⁹

توجيه الطلبات يُوجه الاستعلامات الواردة إلى مثيلات الخلفية المناسبة بناءً على مفاتيح التوجيه أو معرفات الجلسة أو مطابقة البادئات. التوجيه الذكي يُعظّم إعادة استخدام KV cache عن طريق إرسال الطلبات ذات الصلة إلى المثيلات التي تحتفظ بالفعل بالسياق ذي الصلة. محادثة ذات جولات متعددة تُوجَّه باستمرار إلى نفس الخلفية، متجنبةً حساب البادئة الزائد عبر المثيلات.

مشاركة KV cache توسع كفاءة ذاكرة PagedAttention عبر مثيلات vLLM المتعددة من خلال مشروع LMCache. تتشارك الخلفيات كتل KV cache المحسوبة عبر وصلات عالية السرعة، مما يُمكّن الوصول للـ cache حتى عندما تُوجَّه الطلبات إلى مثيلات مختلفة. الأنظمة ذات أحمال العمل المتكررة ترى تقليلاً في زمن الاستجابة بمعدل 3-10 أضعاف وتحسيناً في الإنتاجية بمعدل 2-5 أضعاف من مشاركة cache عبر المثيلات.¹⁰

تكامل المراقبة يعرض المقاييس من خلال Prometheus والتصور من خلال لوحات معلومات Grafana. مقاييس لكل طلب تلتقط وقت الرمز الأول (TTFT) والوقت بين الرموز (TBT) وزمن الاستجابة من النهاية إلى النهاية. مقاييس لكل مثيل تتتبع استخدام GPU وضغط الذاكرة وعمق الطابور ومعدلات الوصول للـ cache. فرق العمليات تحصل على رؤية لاختناقات الأداء وبيانات تخطيط السعة.

التوسع الأفقي يُضيف ويُزيل مثيلات vLLM بناءً على إشارات الطلب. عمليات نشر Kubernetes تستخدم Horizontal Pod Autoscaler مع مقاييس مخصصة تستهدف عمق الطابور أو النسب المئوية لزمن الاستجابة. طبقة التوجيه تكتشف تلقائياً المثيلات الجديدة وتُعيد توازن حركة المرور، مما يُمكّن السعة المرنة التي تتتبع الطلب الفعلي.

يتبع النشر أنماط Kubernetes القياسية من خلال Helm charts:

# values.yaml for vLLM production-stack
replicaCount: 4
model:
  name: "meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct"
  tensorParallelism: 4
resources:
  limits:
    nvidia.com/gpu: 4
router:
  enabled: true
  prefixAwareRouting: true
observability:
  prometheus: true
  grafana: true

تعرض المجموعة المنشورة واجهة API متوافقة مع OpenAI من خلال خدمة Kubernetes، مما يُمكّن الاستبدال المباشر للتطبيقات التي تستدعي حالياً نقاط نهاية OpenAI أو Azure OpenAI. قواعد الكود الحالية تتطلب فقط تغييرات في عنوان URL لنقطة النهاية للانتقال من واجهات API السحابية إلى الاستدلال المُستضاف ذاتياً.

متطلبات البنية التحتية تُشكّل قرارات النشر

تُمكّن كفاءة ذاكرة vLLM النماذج الأكبر على تكوينات GPU الأصغر، لكن اختيار الأجهزة لا يزال يُحدد خصائص الأداء. فهم العلاقة بين حجم النموذج وذاكرة GPU والإنتاجية يُرشد قرارات الشراء.

ذاكرة GPU تُقيّد حجم النموذج الأقصى وسعة الدفعات المتزامنة. نموذج بـ 70 مليار معامل في FP16 يتطلب 140 جيجابايت فقط للأوزان، مما يستلزم tensor parallelism متعدد GPU على أي أجهزة حالية. نفس النموذج في تكميم INT4 يتسع في 35 جيجابايت، قابل للنشر على A100 80GB واحد أو H100 مع مساحة كبيرة لـ KV cache. عرض النطاق الترددي للذاكرة غالباً ما يُحدد الإنتاجية أكثر من القدرة الحسابية الخام، مما يجعل وحدات GPU المُجهزة بـ HBM3 فعالة بشكل غير متناسب.

Tensor parallelism يُقسم طبقات النموذج عبر وحدات GPU متعددة داخل عقدة، وهو ضروري للنماذج التي تتجاوز ذاكرة GPU الواحدة. يدعم vLLM درجات tensor parallel تُطابق عدد GPU، مُقسّماً تلقائياً طبقات الانتباه والتغذية الأمامية. عقدة ذات 8 GPU تُشغل tensor parallelism من 8 تخدم نموذجاً بـ 405 مليار معامل والذي سيتطلب خلاف ذلك عقداً متعددة مع pipeline parallelism أبطأ.

نسيج الشبكة يصبح حاسماً لعمليات النشر متعددة العقد. يتطلب Pipeline parallelism عبر العقد وصلات منخفضة زمن الاستجابة وعالية النطاق الترددي بين المراحل. شبكات InfiniBand أو RoCE بنطاق ترددي 200-400 جيجابت في الثانية تدعم الخدمة الفعالة متعددة العقد، بينما يُدخل Ethernet القياسي زمن استجابة يُضعف وقت الرمز الأول بشكل كبير.

إنتاجية التخزين تؤثر على أداء البدء البارد عند تحميل أوزان النموذج. نموذج بـ 70 مليار معامل في FP16 يتطلب نقل 140 جيجابايت من التخزين إلى ذاكرة GPU قبل خدمة الطلبات الأولى. تخزين NVMe يوفر 7 جيجابايت/ثانية يُحمّل النموذج في 20 ثانية؛ التخزين المُرفق بالشبكة بسرعة 500 ميجابايت/ثانية يستغرق 5 دقائق. أنظمة الإنتاج إما تُحافظ على مثيلات احتياطية دافئة أو تُنفذ استراتيجيات تخزين مؤقت للنموذج لتقليل تأثير البدء البارد.

تُساعد Introl المؤسسات في تصميم بنية vLLM التحتية عبر منطقة تغطيتنا العالمية، مُطابقةً تكوينات الأجهزة لمتطلبات أحمال العمل مع تحسين كفاءة التكلفة.¹¹ نشر مهندسونا بنية تحتية للاستدلال تخدم مليارات الطلبات شهرياً، مع فهم الفروق الدقيقة التي تُميّز عمليات النشر الوظيفية عن الأنظمة المُحسّنة بشكل كبير.

مقارنة vLLM مع البدائل

يُقدم نظام خدمة الاستدلال أطر عمل متعددة، لكل منها نقاط قوة مميزة. اختيار الأداة المناسبة يتطلب مطابقة قدرات إطار العمل لخصائص حمل العمل.

TensorRT-LLM يُقدم أقصى أداء على أجهزة NVIDIA من خلال تحسين kernel عدواني وتجميع الرسم البياني. تُظهر المقاييس المعيارية أن TensorRT-LLM يحقق أكثر من 10,000 رمز إخراج في الثانية على H100 مع تكميم FP8، مع وقت الرمز الأول حوالي 100 ميلي ثانية.¹² المقايضة: إعداد معقد يتطلب تحويل نقطة التفتيش وبناء المحرك وتكويناً واسعاً عبر TensorRT-LLM وtensorrtllm_backend وTriton Inference Server. المؤسسات التي لديها فرق بنية تحتية مخصصة لتعلم الآلة وعمليات نشر نماذج مستقرة تستفيد أكثر.

**Hugging Fa

[تم اقتطاع المحتوى للترجمة]