브이LLM

브이LLM

vLLM

대규모 언어 모델의 추론 속도를 극대화하고 메모리 효율을 높인 서빙 라이브러리

무료LinuxDockerAPI오픈소스한국어멀티모달
웹사이트 방문하기vllm.ai
jcode와(과) 비교하기브이LLM 대안 모아보기

소개

vLLM은 거대언어모델(LLM)의 추론 성능을 극대화하기 위해 설계된 오픈소스 라이브러리입니다. UC 버클리 연구진이 개발한 'PagedAttention' 기술을 도입하여 KV 캐시 메모리 낭비를 획기적으로 줄였으며, 기존 시스템 대비 최대 24배 높은 처리량(Throughput)을 제공합니다. 지속적 배칭(Continuous Batching)과 다양한 하드웨어 가속을 지원하며, 2026년에는 Gemma 4, MiMo-V2.5 등 최신 모델 지원과 Hybrid Memory Allocator(HMA)를 포함한 v0.21.0까지 활발히 릴리스되고 있습니다.

활용 워크플로우

입력

Hugging Face 모델 가중치 (Safetensors)OpenAI 호환 REST API 요청 (Prompt)LoRA 어댑터 및 가중치 파일엔진 구성 설정 (GPU 활용률, Quantization 설정)

브이LLM

Engine Initialization: 모델 가중치 로드 및 KV 캐시 메모리 사전 할당(Profiling)Continuous Batching Scheduler: 유입되는 요청을 정지 없이 즉시 배치에 포함PagedAttention Execution: 물리적으로 분산된 KV 캐시를 논리적 블록으로 관리하여 메모리 낭비 제거Tensor Parallelism: Ray/NCCL을 통한 다중 GPU 분산 연산 처리Speculative Decoding: 초안 모델(Draft Model)을 활용한 토큰 생성 속도 가속화

출력

Streaming 토큰 응답 (Server-Sent Events)OpenAI 호환 JSON 응답 객체Prometheus 기반 시스템 메트릭 (Throughput, Latency)토큰 로그 확률(Logprobs) 및 생성 통계

분산 추론 모드

단일 GPU 메모리를 초과하는 모델을 위해 Ray 프레임워크 기반 Tensor Parallelism 가동

메모리 최적화 모드

FP8, AWQ, GPTQ 등 양자화 기법을 적용하여 메모리 사용량 절감 및 처리량 극대화

Multi-LoRA 서빙

하나의 베이스 모델에 여러 LoRA 어댑터를 동시 로드하여 다양한 작업 처리

핵심 차별점: PagedAttention 기술을 통해 KV 캐시의 단편화를 제거하고 메모리 활용률을 96% 이상으로 끌어올려 처리량을 극대화함

주요 기능

  • PagedAttention 기반 KV 캐시 메모리 최적화
  • 비동기 스케줄러로 TTFT(첫 토큰 지연) 감소
  • 지속적 배칭(Continuous Batching)으로 처리량 극대화
  • FP8·INT8 양자화 및 Speculative Decoding 지원
  • NVIDIA·AMD·Google TPU·Intel Gaudi 멀티 하드웨어 지원
  • OpenAI API 호환 서버 제공
  • Hybrid Memory Allocator(HMA) + KV 오프로드 지원

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

  • 현존하는 오픈소스 LLM 서빙 엔진 중 가장 높은 수준의 처리량을 자랑합니다. 설치와 사용이 간편하며, OpenAI API 규격을 지원하여 기존 애플리케이션과의 연동이 매우 쉽습니다. 활발한 오픈소스 커뮤니티 덕분에 최신 모델과 하드웨어에 대한 지원이 매우 빠릅니다.

단점

  • 주로 리눅스 환경에 최적화되어 있어 윈도우 등 다른 OS에서의 사용이 제한적일 수 있습니다. 고성능을 내기 위해서는 GPU 메모리 관리에 대한 이해가 필요하며, 매우 복잡한 커스텀 로직을 구현하기에는 프레임워크의 제약이 있을 수 있습니다.

가격 정보

무료시작 가격: 무료

Apache License 2.0 기반의 오픈 소스 프로젝트로 누구나 무료로 사용할 수 있다. 별도의 유료 구독 모델은 없으며 사용자가 직접 GPU 인프라를 구축하여 운영하는 방식이다. 고성능 LLM 추론 및 서빙에 최적화되어 있다.

가격표 확인하기

정보 확인일:

활용 사례

  • 대규모 트래픽 LLM 서비스 운영
  • 실시간 저지연 챗봇 및 어시스턴트 구축
  • FP8 활용 비용 절감형 추론 인프라 구성
  • 동시 다발적 LoRA 모델 서빙
  • DeepSeek·Gemma 등 최신 모델 즉시 배포

대상 사용자

MLOps 엔지니어AI 인프라 개발자데이터 과학자LLM 서비스 운영팀

연동 서비스

RayKubernetesHugging FaceLangChainBentoML

태그

LLM 서빙추론 엔진MLOps오픈소스PagedAttention고성능

최근 소식

확인된 변경 내역

공식 변경 내역 보기

사용자 리뷰

리뷰를 불러오는 중...

대안 도구

이 도구 대신 사용할 수 있는 대안

jcode

jcode

부분 무료

Solo Systems

병렬 에이전트와 메모리 기능을 제공하는 오픈소스 터미널 코딩 에이전트

비교하기
book-to-skill

book-to-skill

무료

기술 서적과 문서를 AI 코딩 에이전트용 온디맨드 스킬로 변환하는 오픈소스 도구

비교하기
AirLLM

AirLLM

무료

Anima AI LLC

저용량 GPU에서 초대형 오픈소스 언어 모델을 실행하게 해주는 Python 추론 라이브러리

비교하기
reverse-skill

reverse-skill

무료

AI 코딩 클라이언트를 위한 리버스 엔지니어링·침투 테스트·보안 연구 스킬 라우터

비교하기