Despliegue en Producción de vLLM: Construyendo Arquitectura de Inferencia de Alto Rendimiento

Actualizado el 11 de diciembre de 2025

Actualización de diciembre de 2025: Stripe logra una reducción del 73% en costos de inferencia mediante la migración a vLLM (50 millones de llamadas API diarias con 1/3 de la flota de GPUs). PagedAttention elimina el 60-80% del desperdicio de memoria por fragmentación del caché KV. vLLM ofrece un rendimiento 2-24x superior frente al servicio convencional. Impulsa la producción en Meta, Mistral AI, Cohere e IBM. Las APIs compatibles con OpenAI simplifican la adopción.

El equipo de plataforma ML de Stripe observó cómo sus costos de inferencia cayeron un 73% tras migrar de Hugging Face Transformers a vLLM, procesando los mismos 50 millones de llamadas API diarias con un tercio de la flota de GPUs.¹ El secreto detrás de la eficiencia de vLLM radica en PagedAttention, un algoritmo que trata la memoria GPU como la memoria virtual en los sistemas operativos, eliminando la fragmentación que desperdicia el 60-80% de la memoria en sistemas de inferencia tradicionales.² Las organizaciones que ejecutan cargas de trabajo LLM en producción descubren que vLLM ofrece mejoras de rendimiento de 2-24x sobre los frameworks de servicio convencionales, transformando la economía de desplegar modelos de lenguaje grandes a escala.³

El panorama de servicio de inferencia se fragmenta en docenas de opciones: TensorRT-LLM promete máxima optimización para NVIDIA, Hugging Face TGI ofrece integración familiar, y Ollama simplifica el despliegue local. Sin embargo, vLLM ha emergido como la opción dominante para cargas de trabajo en producción, impulsando la inferencia en Meta, Mistral AI, Cohere e IBM.⁴ La combinación del framework de PagedAttention, batching continuo y APIs compatibles con OpenAI crea una experiencia de despliegue que equilibra rendimiento bruto con simplicidad operativa. Comprender la arquitectura y los patrones de despliegue de vLLM separa a las organizaciones que logran inferencia rentable de aquellas ahogadas en facturas de GPU.

PagedAttention transforma la gestión de memoria

La inferencia LLM tradicional asigna un bloque de memoria contiguo para el caché key-value (KV) de cada secuencia, reservando espacio para la longitud máxima posible de secuencia independientemente del uso real. Un sistema configurado para 4,096 tokens asigna toda esa memoria incluso para respuestas de 100 tokens, desperdiciando el 97% de la capacidad reservada. Multiplica esto por cientos de solicitudes concurrentes y la memoria GPU se llena de reservas vacías mientras las secuencias reales esperan en cola por recursos.

PagedAttention reimagina esta arquitectura dividiendo la memoria GPU en páginas de tamaño fijo, típicamente de 16 tokens cada una.⁵ Cada secuencia mantiene una lista de referencias a páginas en lugar de una asignación contigua, habilitando varias capacidades revolucionarias:

El almacenamiento no contiguo permite que los bloques de caché KV se dispersen a través de la memoria GPU disponible. El sistema ya no necesita grandes regiones contiguas, eliminando la fragmentación que afecta a los asignadores tradicionales. Una secuencia de 2,000 tokens almacena su caché en 125 páginas distribuidas donde exista espacio.

La asignación dinámica aprovisiona memoria solo conforme las secuencias crecen. El primer token asigna una página. El decimoséptimo token activa una segunda asignación de página. El consumo de memoria sigue el uso real en lugar de los máximos teóricos, mejorando dramáticamente la capacidad efectiva.

El compartir memoria permite que prefijos de prompts idénticos compartan páginas de caché KV entre solicitudes. Diez usuarios haciendo variaciones de la misma pregunta con el mismo system prompt comparten una única copia en caché de ese prefijo, reduciendo el consumo de memoria en un 90% para patrones comunes. Los sistemas en producción con prompts estandarizados ven mejoras de utilización que superan el 400%.⁶

Desperdicio casi nulo elimina la fragmentación interna común en la asignación estática. Los sistemas tradicionales desperdician un promedio de 4.1 tokens por secuencia en bloques parcialmente llenos. La granularidad a nivel de página de PagedAttention reduce el desperdicio a fracciones de página, típicamente menos de 8 tokens por secuencia independientemente de la longitud.

El algoritmo se inspira directamente en la memoria virtual de los sistemas operativos, aplicando décadas de investigación en gestión de memoria a la inferencia GPU. Así como los sistemas operativos modernos mapean direcciones virtuales a páginas de memoria física, PagedAttention mapea posiciones lógicas del caché KV a bloques de memoria GPU física. La sobrecarga de traducción añade microsegundos a cada cálculo de atención pero ahorra gigabytes de capacidad de memoria.

El batching continuo maximiza la utilización de GPU

El batching estático espera un número fijo de solicitudes antes de procesarlas juntas, creando picos de latencia cuando los batches se llenan parcialmente y caídas de rendimiento cuando las solicitudes llegan de manera desigual. Un tamaño de batch de 32 significa que la solicitud 31 espera una llegada más antes de que comience el procesamiento, potencialmente añadiendo segundos de latencia durante períodos de bajo tráfico.

El batching continuo en vLLM elimina los límites de batch por completo.⁷ El scheduler opera a nivel de iteración en lugar de nivel de solicitud, tomando decisiones en cada paso forward en lugar de cada batch. Cuando una secuencia completa su generación, su slot inmediatamente acepta una nueva solicitud sin esperar a que las secuencias hermanas terminen. La GPU procesa cualquier trabajo que exista en cada momento, llenando huecos que el batching estático deja vacíos.

La implementación requiere coordinación cuidadosa entre la gestión de memoria y la programación:

La programación a nivel de iteración evalúa la cola de solicitudes en cada paso del decoder. Las secuencias completadas liberan sus slots, las solicitudes en espera reclaman la capacidad disponible, y la siguiente iteración procede con un batch óptimamente lleno. La varianza de latencia entre solicitudes se absorbe en lugar de amplificarse.

El manejo de preempción gestiona situaciones donde la presión de memoria fuerza el desalojo de secuencias. Las solicitudes de menor prioridad hacen checkpoint de su estado de caché KV y ceden memoria GPU a secuencias de mayor prioridad. Cuando la capacidad regresa, las secuencias preemptadas se reanudan desde sus checkpoints en lugar de reiniciar desde cero.

El cacheo de prefijos identifica solicitudes que comparten prefijos comunes y las dirige a instancias que ya tienen páginas de caché KV relevantes. Un sistema de atención al cliente donde cada solicitud comienza con el mismo contexto de 500 tokens sirve los tokens subsiguientes desde el estado en caché, eliminando la computación redundante del prefijo.

Los benchmarks demuestran el impacto: vLLM logra un rendimiento de 793 tokens por segundo comparado con los 41 tokens por segundo de Ollama en configuraciones equivalentes, con latencia P99 de 80ms versus 673ms.⁸ La arquitectura de batching continuo mantiene estas ventajas a través de niveles de concurrencia desde 1 hasta 256 usuarios simultáneos.

La arquitectura de producción escala a través de clusters

Los despliegues de vLLM en un solo nodo manejan tráfico sustancial, pero los sistemas de producción requieren orquestación a nivel de cluster para confiabilidad, escala y eficiencia. El vLLM production-stack transforma el motor de inferencia en un sistema de servicio completo con cuatro adiciones críticas.⁹

El enrutamiento de solicitudes dirige las consultas entrantes a instancias backend apropiadas basándose en claves de enrutamiento, IDs de sesión o coincidencia de prefijos. El enrutamiento inteligente maximiza la reutilización del caché KV enviando solicitudes relacionadas a instancias que ya tienen contexto relevante. Una conversación con múltiples turnos se enruta consistentemente al mismo backend, evitando la computación redundante de prefijos entre instancias.

El compartir caché KV extiende la eficiencia de memoria de PagedAttention a través de múltiples instancias de vLLM mediante el proyecto LMCache. Los backends comparten bloques de caché KV computados sobre interconexiones de alta velocidad, habilitando hits de caché incluso cuando las solicitudes se enrutan a diferentes instancias. Los sistemas con cargas de trabajo repetitivas ven una reducción de latencia de 3-10x y una mejora de rendimiento de 2-5x por el compartir caché entre instancias.¹⁰

La integración de observabilidad expone métricas a través de Prometheus y visualización mediante dashboards de Grafana. Las métricas por solicitud capturan time-to-first-token (TTFT), time-between-tokens (TBT) y latencia de extremo a extremo. Las métricas por instancia rastrean utilización de GPU, presión de memoria, profundidad de cola y tasas de hit del caché. Los equipos de operaciones ganan visibilidad sobre cuellos de botella de rendimiento y datos de planificación de capacidad.

El escalado horizontal añade y elimina instancias de vLLM basándose en señales de demanda. Los despliegues de Kubernetes usan Horizontal Pod Autoscaler con métricas personalizadas apuntando a profundidad de cola o percentiles de latencia. La capa de router descubre automáticamente nuevas instancias y rebalancea el tráfico, habilitando capacidad elástica que sigue la demanda real.

El despliegue sigue patrones estándar de Kubernetes mediante charts de Helm:

# 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

El stack desplegado expone una API compatible con OpenAI a través de un servicio de Kubernetes, habilitando reemplazo directo para aplicaciones que actualmente llaman a endpoints de OpenAI o Azure OpenAI. Las bases de código existentes requieren solo cambios de URL del endpoint para migrar de APIs en la nube a inferencia auto-hospedada.

Los requisitos de infraestructura moldean las decisiones de despliegue

La eficiencia de memoria de vLLM habilita modelos más grandes en configuraciones de GPU más pequeñas, pero la selección de hardware aún determina las características de rendimiento. Entender la relación entre tamaño de modelo, memoria GPU y rendimiento informa las decisiones de adquisición.

La memoria GPU restringe el tamaño máximo de modelo y la capacidad de batch concurrente. Un modelo de 70B parámetros en FP16 requiere 140GB solo para los pesos, necesitando paralelismo tensorial multi-GPU en cualquier hardware actual. El mismo modelo en cuantización INT4 cabe en 35GB, desplegable en una sola A100 de 80GB o H100 con margen sustancial para el caché KV. El ancho de banda de memoria a menudo limita el rendimiento más que el cómputo bruto, haciendo que las GPUs equipadas con HBM3 sean desproporcionadamente efectivas.

El paralelismo tensorial divide las capas del modelo a través de múltiples GPUs dentro de un nodo, esencial para modelos que exceden la memoria de una sola GPU. vLLM soporta grados de paralelismo tensorial que coinciden con el conteo de GPUs, fragmentando automáticamente las capas de atención y feed-forward. Un nodo de 8 GPUs ejecutando paralelismo tensorial de 8 sirve un modelo de 405B parámetros que de otro modo requeriría múltiples nodos con paralelismo de pipeline más lento.

El tejido de red se vuelve crítico para despliegues multi-nodo. El paralelismo de pipeline a través de nodos requiere interconexiones de baja latencia y alto ancho de banda entre etapas. Las redes InfiniBand o RoCE con ancho de banda de 200-400Gbps soportan servicio multi-nodo eficiente, mientras que Ethernet estándar introduce latencia que degrada sustancialmente el time-to-first-token.

El rendimiento de almacenamiento impacta el rendimiento de arranque en frío al cargar pesos de modelo. Un modelo de 70B en FP16 requiere transferir 140GB desde almacenamiento a memoria GPU antes de servir las primeras solicitudes. El almacenamiento NVMe entregando 7GB/s carga el modelo en 20 segundos; el almacenamiento conectado a red a 500MB/s toma 5 minutos. Los sistemas de producción mantienen instancias warm standby o implementan estrategias de cacheo de modelos para minimizar el impacto del arranque en frío.

Introl ayuda a las organizaciones a diseñar infraestructura vLLM en toda nuestra área de cobertura global, ajustando configuraciones de hardware a los requisitos de carga de trabajo mientras optimiza la eficiencia de costos.¹¹ Nuestros ingenieros han desplegado infraestructura de inferencia sirviendo miles de millones de solicitudes mensualmente, entendiendo los matices que separan los despliegues funcionales de los sistemas altamente optimizados.

Comparando vLLM contra alternativas

El ecosistema de servicio de inferencia ofrece múltiples frameworks, cada uno con fortalezas distintas. Seleccionar la herramienta correcta requiere hacer coincidir las capacidades del framework con las características de la carga de trabajo.

TensorRT-LLM ofrece máximo rendimiento en hardware NVIDIA mediante optimización agresiva de kernels y compilación de grafos. Los benchmarks muestran que TensorRT-LLM logra más de 10,000 tokens de salida por segundo en H100 con cuantización FP8, con time-to-first-token alrededor de 100ms.¹² El compromiso: configuración compleja que requiere conversión de checkpoints, construcción de engine y configuración extensiva a través de TensorRT-LLM, tensorrtllm_backend y Triton Inference Server. Las organizaciones con equipos dedicados de infraestructura ML y despliegues de modelos estables se benefician más.

**Hugging Fa

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