vLLM प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट: हाई-थ्रूपुट इंफरेंस सर्विंग आर्किटेक्चर बनाना
अपडेटेड दिसंबर 11, 2025
दिसंबर 2025 अपडेट: Stripe ने vLLM माइग्रेशन से 73% इंफरेंस लागत में कमी हासिल की (1/3 GPU फ्लीट पर 50M दैनिक API कॉल)। PagedAttention KV cache फ्रैगमेंटेशन से 60-80% मेमोरी वेस्ट को खत्म कर रहा है। vLLM पारंपरिक सर्विंग की तुलना में 2-24x थ्रूपुट दे रहा है। Meta, Mistral AI, Cohere, IBM में प्रोडक्शन को पावर कर रहा है। OpenAI-कम्पैटिबल APIs अपनाना आसान बना रहे हैं।
Stripe की ML प्लेटफॉर्म टीम ने देखा कि Hugging Face Transformers से vLLM में माइग्रेट करने के बाद उनकी इंफरेंस लागत 73% गिर गई, समान 50 मिलियन दैनिक API कॉल्स को एक-तिहाई GPU फ्लीट पर प्रोसेस करते हुए।¹ vLLM की दक्षता का रहस्य PagedAttention में है, एक एल्गोरिदम जो GPU मेमोरी को ऑपरेटिंग सिस्टम में वर्चुअल मेमोरी की तरह ट्रीट करता है, उस फ्रैगमेंटेशन को खत्म करता है जो पारंपरिक इंफरेंस सिस्टम में 60-80% मेमोरी बर्बाद करता है।² प्रोडक्शन LLM वर्कलोड चलाने वाले संगठन पाते हैं कि vLLM पारंपरिक सर्विंग फ्रेमवर्क की तुलना में 2-24x थ्रूपुट सुधार देता है, बड़े पैमाने पर large language models डिप्लॉय करने की अर्थव्यवस्था को बदल देता है।³
इंफरेंस सर्विंग लैंडस्केप दर्जनों विकल्पों में बंटा हुआ है: TensorRT-LLM अधिकतम NVIDIA ऑप्टिमाइजेशन का वादा करता है, Hugging Face TGI परिचित इंटीग्रेशन प्रदान करता है, और Ollama लोकल डिप्लॉयमेंट को सरल बनाता है। फिर भी vLLM प्रोडक्शन वर्कलोड के लिए प्रमुख विकल्प के रूप में उभरा है, Meta, Mistral AI, Cohere, और IBM में इंफरेंस को पावर कर रहा है।⁴ फ्रेमवर्क का PagedAttention, continuous batching, और OpenAI-कम्पैटिबल APIs का संयोजन एक डिप्लॉयमेंट अनुभव बनाता है जो रॉ परफॉर्मेंस को ऑपरेशनल सिंप्लिसिटी के साथ बैलेंस करता है। vLLM की आर्किटेक्चर और डिप्लॉयमेंट पैटर्न को समझना उन संगठनों को अलग करता है जो cost-effective इंफरेंस हासिल करते हैं उनसे जो GPU बिलों में डूबे रहते हैं।
PagedAttention मेमोरी मैनेजमेंट को बदल देता है
पारंपरिक LLM इंफरेंस प्रत्येक sequence के key-value (KV) cache के लिए एक contiguous मेमोरी ब्लॉक आवंटित करता है, वास्तविक उपयोग की परवाह किए बिना अधिकतम संभव sequence लंबाई के लिए स्पेस रिजर्व करता है। 4,096 टोकन के लिए कॉन्फ़िगर किया गया सिस्टम 100-टोकन रिस्पॉन्स के लिए भी पूरी मेमोरी आवंटित करता है, 97% रिजर्व्ड कैपेसिटी बर्बाद करता है। सैकड़ों समवर्ती रिक्वेस्ट से गुणा करें और GPU मेमोरी खाली रिजर्वेशन से भर जाती है जबकि वास्तविक sequences रिसोर्सेज के लिए कतार में इंतजार करते हैं।
PagedAttention इस आर्किटेक्चर को GPU मेमोरी को फिक्स्ड-साइज पेजों में विभाजित करके पुनर्कल्पित करता है, आमतौर पर प्रत्येक में 16 टोकन।⁵ प्रत्येक sequence एक contiguous allocation के बजाय पेज रेफरेंस की सूची बनाए रखता है, जो कई breakthrough क्षमताओं को सक्षम करता है:
Non-contiguous storage KV cache ब्लॉक्स को उपलब्ध GPU मेमोरी में फैलाने की अनुमति देता है। सिस्टम को अब बड़े contiguous क्षेत्रों की जरूरत नहीं है, पारंपरिक allocators को परेशान करने वाले फ्रैगमेंटेशन को खत्म करता है। 2,000-टोकन sequence अपना cache 125 पेजों में स्टोर करता है जहां भी स्पेस मौजूद है।
Dynamic allocation मेमोरी को केवल sequences के बढ़ने पर प्रोविजन करता है। पहला टोकन एक पेज आवंटित करता है। सत्रहवां टोकन दूसरे पेज आवंटन को ट्रिगर करता है। मेमोरी खपत सैद्धांतिक अधिकतम के बजाय वास्तविक उपयोग को ट्रैक करती है, effective कैपेसिटी में नाटकीय रूप से सुधार करती है।
Memory sharing समान prompt prefixes को requests में KV cache पेज शेयर करने में सक्षम बनाता है। समान system prompt की विविधताएं पूछने वाले दस उपयोगकर्ता उस prefix की एक cached copy शेयर करते हैं, सामान्य पैटर्न के लिए मेमोरी खपत 90% कम करते हैं। स्टैंडर्डाइज्ड prompts वाले प्रोडक्शन सिस्टम 400% से अधिक utilization सुधार देखते हैं।⁶
Near-zero waste static allocation में आम internal fragmentation को खत्म करता है। पारंपरिक सिस्टम partially filled ब्लॉक्स में प्रति sequence औसतन 4.1 टोकन बर्बाद करते हैं। PagedAttention की पेज-लेवल ग्रैन्युलैरिटी waste को एक पेज के अंश तक कम करती है, आमतौर पर लंबाई की परवाह किए बिना प्रति sequence 8 टोकन से कम।
एल्गोरिदम ऑपरेटिंग सिस्टम वर्चुअल मेमोरी से सीधी प्रेरणा लेता है, GPU इंफरेंस पर दशकों के मेमोरी मैनेजमेंट रिसर्च को लागू करता है। जिस तरह आधुनिक ऑपरेटिंग सिस्टम वर्चुअल एड्रेस को फिजिकल मेमोरी पेजों पर मैप करते हैं, PagedAttention लॉजिकल KV cache पोजीशन को फिजिकल GPU मेमोरी ब्लॉक्स पर मैप करता है। ट्रांसलेशन ओवरहेड प्रत्येक attention computation में माइक्रोसेकंड जोड़ता है लेकिन गीगाबाइट्स मेमोरी कैपेसिटी बचाता है।
Continuous batching GPU utilization को अधिकतम करती है
Static batching एक साथ प्रोसेस करने से पहले निश्चित संख्या में requests का इंतजार करती है, जब batches आंशिक रूप से भरते हैं तो latency spikes बनाती है और जब requests असमान रूप से आती हैं तो throughput गिरता है। 32 के batch size का मतलब है 31वीं request प्रोसेसिंग शुरू होने से पहले एक और arrival का इंतजार करती है, कम-ट्रैफिक अवधियों में संभावित रूप से सेकंड की latency जोड़ती है।
vLLM में continuous batching batch बाउंड्रीज को पूरी तरह खत्म कर देती है।⁷ scheduler request लेवल के बजाय iteration लेवल पर ऑपरेट करता है, हर batch के बजाय हर forward pass पर निर्णय लेता है। जब एक sequence generation पूरा करता है, इसका slot तुरंत sibling sequences के खत्म होने का इंतजार किए बिना एक नई request स्वीकार करता है। GPU हर पल जो भी काम मौजूद है उसे प्रोसेस करता है, static batching द्वारा छोड़े गए gaps को भरता है।
इम्प्लीमेंटेशन के लिए मेमोरी मैनेजमेंट और scheduling के बीच सावधानीपूर्वक coordination की जरूरत है:
Iteration-level scheduling हर decoder step पर request queue का मूल्यांकन करती है। पूर्ण sequences अपने slots रिलीज करते हैं, इंतजार कर रहीं requests उपलब्ध कैपेसिटी claim करती हैं, और अगला iteration optimally filled batch के साथ आगे बढ़ता है। requests के बीच latency variance absorb हो जाती है amplify होने के बजाय।
Preemption handling उन स्थितियों को मैनेज करती है जहां memory pressure sequence eviction को मजबूर करता है। Lower-priority requests अपने KV cache state को checkpoint करती हैं और higher-priority sequences को GPU मेमोरी देती हैं। जब कैपेसिटी वापस आती है, preempted sequences scratch से restart करने के बजाय अपने checkpoints से resume करते हैं।
Prefix caching common prefixes शेयर करने वाली requests को पहचानती है और उन्हें उन instances पर route करती है जो पहले से relevant KV cache pages होल्ड कर रहे हैं। एक customer support system जहां हर request समान 500-टोकन context से शुरू होती है, subsequent tokens cached state से serve करता है, redundant prefix computation को खत्म करता है।
Benchmarks impact प्रदर्शित करते हैं: vLLM समकक्ष configurations पर Ollama के 41 tokens per second की तुलना में 793 tokens per second का throughput हासिल करता है, 673ms की तुलना में 80ms की P99 latency के साथ।⁸ continuous batching architecture इन advantages को 1 से 256 simultaneous users तक concurrency levels पर बनाए रखती है।
प्रोडक्शन आर्किटेक्चर clusters में स्केल करता है
Single-node vLLM deployments पर्याप्त traffic को handle करते हैं, लेकिन प्रोडक्शन सिस्टम को reliability, scale, और efficiency के लिए cluster-wide orchestration की जरूरत होती है। vLLM production-stack inference engine को चार critical additions के साथ एक complete serving system में बदल देता है।⁹
Request routing incoming queries को routing keys, session IDs, या prefix matching के आधार पर उपयुक्त backend instances पर direct करती है। Intelligent routing संबंधित requests को उन instances पर भेजकर KV cache reuse को अधिकतम करती है जो पहले से relevant context होल्ड कर रहे हैं। Multiple turns वाली conversation लगातार समान backend पर route होती है, instances में redundant prefix computation से बचती है।
KV cache sharing LMCache project के माध्यम से PagedAttention की memory efficiency को multiple vLLM instances में extend करती है। Backends computed KV cache blocks को high-speed interconnects पर share करते हैं, जब requests different instances पर route होती हैं तब भी cache hits को enable करते हैं। Repetitive workloads वाले systems cross-instance cache sharing से 3-10x latency reduction और 2-5x throughput improvement देखते हैं।¹⁰
Observability integration Prometheus के माध्यम से metrics expose करता है और Grafana dashboards के माध्यम से visualization। Per-request metrics time-to-first-token (TTFT), time-between-tokens (TBT), और end-to-end latency capture करती हैं। Per-instance metrics GPU utilization, memory pressure, queue depth, और cache hit rates track करती हैं। Operations teams को performance bottlenecks और capacity planning data में visibility मिलती है।
Horizontal scaling demand signals के आधार पर vLLM instances को add और remove करती है। Kubernetes deployments queue depth या latency percentiles को target करने वाली custom metrics के साथ Horizontal Pod Autoscaler का उपयोग करते हैं। Router layer automatically new instances discover करती है और traffic rebalance करती है, elastic capacity enable करती है जो actual demand को track करती है।
Deployment Helm charts के माध्यम से standard Kubernetes patterns follow करता है:
# 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
Deployed stack Kubernetes service के माध्यम से OpenAI-compatible API expose करता है, वर्तमान में OpenAI या Azure OpenAI endpoints को call करने वाले applications के लिए drop-in replacement enable करता है। Existing codebases को cloud APIs से self-hosted inference में migrate करने के लिए केवल endpoint URL changes की जरूरत होती है।
Infrastructure requirements deployment decisions को shape करती हैं
vLLM की memory efficiency smaller GPU configurations पर larger models enable करती है, लेकिन hardware selection अभी भी performance characteristics determine करता है। Model size, GPU memory, और throughput के बीच relationship को समझना procurement decisions को inform करता है।
GPU memory maximum model size और concurrent batch capacity को constrain करती है। FP16 में 70B parameter model को केवल weights के लिए 140GB की जरूरत होती है, किसी भी current hardware पर multi-GPU tensor parallelism की जरूरत होती है। INT4 quantization में समान model 35GB में fit होता है, KV cache के लिए substantial headroom के साथ single A100 80GB या H100 पर deployable। Memory bandwidth अक्सर raw compute से अधिक throughput को limit करती है, HBM3-equipped GPUs को disproportionately effective बनाती है।
Tensor parallelism model layers को node के भीतर multiple GPUs में split करता है, single-GPU memory से exceed होने वाले models के लिए essential। vLLM GPU count से matching tensor parallel degrees support करता है, automatically attention और feed-forward layers को shard करता है। 8 के tensor parallelism पर चलने वाला 8-GPU node एक 405B parameter model serve करता है जिसे अन्यथा slower pipeline parallelism के साथ multiple nodes की जरूरत होती।
Network fabric multi-node deployments के लिए critical हो जाता है। Nodes में pipeline parallelism को stages के बीच low-latency, high-bandwidth interconnects की जरूरत होती है। 200-400Gbps bandwidth वाले InfiniBand या RoCE networks efficient multi-node serving support करते हैं, जबकि standard Ethernet latency introduce करता है जो time-to-first-token को substantially degrade करता है।
Storage throughput model weights load करते समय cold start performance को impact करता है। FP16 में 70B model को पहली requests serve करने से पहले storage से GPU memory में 140GB transfer करने की जरूरत होती है। 7GB/s deliver करने वाला NVMe storage model को 20 seconds में load करता है; 500MB/s पर network-attached storage 5 minutes लेता है। Production systems या तो warm standby instances maintain करते हैं या cold start impact minimize करने के लिए model caching strategies implement करते हैं।
Introl संगठनों को हमारे global coverage area में vLLM infrastructure design करने में मदद करता है, cost efficiency के लिए optimize करते हुए hardware configurations को workload requirements से match करता है।¹¹ हमारे engineers ने monthly billions of requests serve करने वाला inference infrastructure deploy किया है, उन nuances को समझते हुए जो functional deployments को highly optimized systems से अलग करते हैं।
vLLM की alternatives से तुलना
Inference serving ecosystem multiple frameworks offer करता है, प्रत्येक distinct strengths के साथ। सही tool select करने के लिए framework capabilities को workload characteristics से match करना जरूरी है।
TensorRT-LLM aggressive kernel optimization और graph compilation के माध्यम से NVIDIA hardware पर maximum performance deliver करता है। Benchmarks show करते हैं कि TensorRT-LLM FP8 quantization के साथ H100 पर 10,000+ output tokens per second achieve करता है, time-to-first-token लगभग 100ms के साथ।¹² Tradeoff: complex setup जिसमें checkpoint conversion, engine building, और TensorRT-LLM, tensorrtllm_backend, और Triton Inference Server में extensive configuration की जरूरत होती है। Dedicated ML infrastructure teams और stable model deployments वाले organizations को सबसे अधिक benefit होता है।
**Hugging Fa
[Content truncated for translation]
