Apa Itu vLLM? Cara Kerja dan Manfaatnya untuk AI Generatif

Perkembangan kecerdasan buatan (AI) generatif membuat Large Language Model (LLM) semakin banyak digunakan. Model seperti GPT, Llama, dan Mistral kini menjadi fondasi berbagai aplikasi, mulai dari chatbot, asisten virtual, pembuatan konten, penerjemahan, hingga alat bantu pemrograman.

Namun, menjalankan LLM bukan perkara sederhana. Model AI berukuran besar membutuhkan kapasitas memori dan daya komputasi yang tinggi. Masalah menjadi semakin kompleks ketika satu model harus melayani ribuan bahkan jutaan permintaan pengguna secara bersamaan.

Di sinilah vLLM hadir. Teknologi open source ini dirancang untuk membuat proses menjalankan atau melakukan inference terhadap LLM menjadi lebih cepat dan efisien. Dengan mengoptimalkan penggunaan memori serta cara permintaan diproses, vLLM membantu pengembang menjalankan model AI dalam skala yang lebih besar.

Lantas, apa sebenarnya vLLM, bagaimana cara kerjanya, dan mengapa teknologi ini penting dalam perkembangan infrastruktur AI?

Apa Itu vLLM?

vLLM adalah perangkat lunak open source yang dirancang untuk menjalankan Large Language Model secara lebih efisien, terutama pada proses inference. Secara sederhana, inference merupakan tahap ketika model AI yang sudah dilatih menerima masukan dari pengguna dan kemudian menghasilkan jawaban.

Istilah vLLM sering dikaitkan dengan kepanjangan "virtual Large Language Model". Namun, dalam praktiknya, vLLM lebih tepat dipahami sebagai mesin inference dan serving untuk LLM, bukan sebuah model AI baru.

Perbedaannya penting. GPT, Llama, atau Mistral merupakan model bahasa yang menghasilkan teks, sedangkan vLLM adalah perangkat lunak yang membantu model-model tersebut dijalankan dengan lebih efisien.

Sebagai gambaran sederhana, LLM dapat diibaratkan sebagai mesin mobil, sedangkan vLLM merupakan sistem yang membantu mesin tersebut bekerja lebih optimal ketika digunakan dalam perjalanan panjang. Modelnya tetap sama, tetapi cara model tersebut dijalankan dapat menjadi lebih efisien.

vLLM dikembangkan sebagai proyek open source dan dirancang untuk menangani kebutuhan aplikasi AI yang harus memproses banyak permintaan secara bersamaan.

Mengapa vLLM Dibutuhkan?

LLM membutuhkan sumber daya komputasi yang besar. Semakin besar model, semakin banyak pula memori yang dibutuhkan untuk menjalankannya.

Masalah lain muncul ketika banyak pengguna mengakses model pada waktu yang hampir bersamaan. Server harus mengelola banyak permintaan, menyimpan informasi yang diperlukan model, serta menjalankan proses komputasi untuk menghasilkan jawaban.

Jika sistem tidak dikelola dengan baik, kapasitas GPU dan memori dapat cepat habis. Akibatnya, respons menjadi lebih lambat, jumlah pengguna yang dapat dilayani berkurang, dan biaya infrastruktur meningkat.

vLLM mencoba mengatasi persoalan tersebut melalui sejumlah optimasi. Dua konsep yang sangat penting adalah PagedAttention untuk mengelola KV Cache dan continuous batching untuk mengatur banyak permintaan secara efisien.

Cara vLLM Mengelola Memori

Salah satu tantangan utama dalam menjalankan LLM adalah penggunaan KV Cache atau Key-Value Cache. Ketika LLM menghasilkan teks secara bertahap, model perlu menyimpan informasi dari token-token yang telah diproses. Informasi tersebut kemudian digunakan kembali ketika model menghasilkan token berikutnya.

Penyimpanan ini membantu mempercepat proses karena model tidak harus menghitung ulang seluruh informasi dari awal setiap kali menghasilkan token baru. Namun, KV Cache juga dapat menghabiskan kapasitas memori GPU dalam jumlah besar, terutama ketika banyak permintaan diproses secara bersamaan.

vLLM menggunakan mekanisme bernama PagedAttention untuk mengelola KV Cache secara lebih efisien. Konsepnya terinspirasi dari cara sistem operasi mengelola memori virtual.

Alih-alih mengharuskan setiap permintaan mendapatkan blok memori yang besar dan berurutan, memori dapat dibagi menjadi bagian-bagian yang lebih kecil. Sistem kemudian menggunakan bagian memori yang benar-benar diperlukan.

Pendekatan ini membantu mengurangi fragmentasi dan pemborosan memori sehingga GPU dapat menangani lebih banyak permintaan.

Apa Itu Continuous Batching?

Selain memori, cara server mengatur permintaan pengguna juga menentukan seberapa efisien sebuah LLM bekerja. Dalam sistem batching sederhana, beberapa permintaan dikumpulkan terlebih dahulu sebelum diproses bersama. Cara ini memang dapat meningkatkan efisiensi komputasi, tetapi dapat menyebabkan permintaan baru harus menunggu.

vLLM menggunakan konsep continuous batching. Dengan mekanisme ini, permintaan baru dapat masuk ke proses pemrosesan secara dinamis tanpa harus menunggu seluruh permintaan dalam satu kelompok selesai.

Bayangkan sebuah restoran dengan sistem antrean biasa. Pelayan mungkin menunggu sejumlah pelanggan terkumpul sebelum mulai memproses pesanan. Dalam sistem yang lebih dinamis, pesanan yang sudah siap dapat langsung diproses dan pesanan baru terus dimasukkan ke dalam alur kerja.

Konsep serupa diterapkan pada continuous batching. Dengan demikian, sumber daya GPU dapat dimanfaatkan secara lebih optimal dan server dapat meningkatkan jumlah permintaan yang ditangani dalam periode tertentu.

Performa Lebih Tinggi

Salah satu alasan vLLM banyak digunakan untuk aplikasi LLM adalah kemampuannya meningkatkan throughput, yaitu jumlah permintaan yang dapat diproses dalam periode tertentu.

vLLM memanfaatkan berbagai optimasi untuk perangkat GPU, termasuk CUDA dan kernel yang dioptimalkan untuk operasi tertentu. Tujuannya adalah mengurangi pekerjaan yang tidak perlu dan memaksimalkan pemanfaatan perangkat keras.

Peningkatan throughput sangat penting bagi layanan AI berskala besar. Dalam sebuah aplikasi yang digunakan ribuan orang, perbedaan kecil dalam efisiensi satu permintaan dapat memberikan dampak besar ketika dikalikan dengan jutaan permintaan.

Karena itu, optimasi seperti yang ditawarkan vLLM tidak hanya berkaitan dengan kecepatan respons pengguna, tetapi juga dengan efisiensi penggunaan infrastruktur.

Mendukung Berbagai Model AI

vLLM dapat digunakan dengan berbagai model bahasa yang kompatibel. Ekosistemnya mendukung banyak model populer, termasuk keluarga model seperti Llama dan Mistral.

Selain itu, vLLM menyediakan antarmuka API yang kompatibel dengan pola penggunaan API OpenAI. Hal ini dapat membantu pengembang yang ingin memindahkan aplikasi dari satu layanan inference ke infrastruktur milik sendiri atau penyedia lain yang menggunakan vLLM.

Meski demikian, kompatibilitas tetap perlu diperiksa. Tidak semua model dan semua fitur model secara otomatis memiliki dukungan yang sama. Pengembang perlu memastikan model, versi vLLM, perangkat keras, dan konfigurasi yang digunakan sesuai.

Di Mana vLLM Digunakan?

Karena berfungsi sebagai mesin untuk menjalankan LLM, vLLM dapat digunakan pada berbagai jenis aplikasi AI.

• Chatbot dan Asisten Virtual
  Salah satu penggunaan paling jelas adalah chatbot. Perusahaan yang menyediakan layanan pelanggan berbasis AI harus mampu memproses banyak pertanyaan secara bersamaan. Dengan infrastruktur inference yang efisien, model dapat melayani lebih banyak pengguna tanpa harus menambah sumber daya komputasi secara berlebihan.

• Pembuatan Konten
  LLM juga banyak digunakan untuk membuat artikel, deskripsi produk, materi pemasaran, ringkasan, hingga berbagai bentuk teks lainnya. vLLM dapat membantu mempercepat proses ketika model harus menghasilkan teks dalam jumlah besar.

• Asisten Pemrograman
  Aplikasi AI untuk programmer dapat menggunakan LLM untuk memberikan rekomendasi kode, menjelaskan fungsi tertentu, menemukan potensi kesalahan, hingga membantu membuat dokumentasi. Jika aplikasi tersebut digunakan oleh banyak pengembang, kemampuan inference yang efisien menjadi semakin penting.

• Penerjemahan
  LLM dapat digunakan dalam aplikasi penerjemahan dan komunikasi lintas bahasa. vLLM membantu menjalankan model penerjemahan secara lebih efisien ketika banyak permintaan harus diproses dalam waktu bersamaan.

• Penelitian AI
  Peneliti juga dapat memanfaatkan vLLM untuk bereksperimen dengan model bahasa besar. Dengan inference yang lebih efisien, eksperimen dapat dilakukan dengan penggunaan sumber daya yang lebih terkontrol.

Keuntungan Menggunakan vLLM

Ada beberapa alasan mengapa vLLM menarik bagi pengembang dan organisasi yang menjalankan LLM sendiri.

Pertama, meningkatkan efisiensi. Optimalisasi memori dan pemrosesan membuat satu infrastruktur dapat menangani lebih banyak permintaan.

Kedua, berpotensi mengurangi biaya. Jika server dapat memproses lebih banyak permintaan menggunakan sumber daya yang sama, kebutuhan untuk menambah GPU dapat ditekan.

Ketiga, cocok untuk aplikasi berskala besar. Kemampuan menangani permintaan secara dinamis membuat vLLM relevan untuk layanan AI dengan banyak pengguna.

Keempat, memberikan kontrol terhadap infrastruktur. Karena dapat dijalankan sendiri, organisasi dapat memiliki kendali lebih besar terhadap model, server, dan data yang diproses.

Hal terakhir ini penting bagi organisasi yang memiliki persyaratan keamanan dan privasi tertentu. Namun, menjalankan model sendiri bukan berarti otomatis aman. Keamanan server, jaringan, akses pengguna, model, log, serta data tetap harus dikelola dengan baik.

Kelima, bersifat open source. Pengembang dapat menggunakan teknologi tersebut, mempelajari cara kerjanya, dan berkontribusi terhadap ekosistemnya.

Keterbatasan vLLM

Meski menawarkan berbagai keunggulan, vLLM bukan solusi untuk semua kebutuhan AI. Salah satu keterbatasannya adalah ketergantungan pada GPU untuk mendapatkan performa optimal. LLM berukuran besar memang membutuhkan perangkat keras dengan kemampuan komputasi tinggi.

Selain itu, dukungan model dan fitur tidak selalu universal. Pengembang harus memastikan model yang digunakan kompatibel dengan vLLM dan versi yang dipasang.

vLLM juga lebih berfokus pada inference, bukan proses pelatihan model. Jika perusahaan ingin melatih model dari awal atau melakukan fine-tuning dengan metode tertentu, mereka tetap membutuhkan framework dan perangkat lain.

Masalah lain adalah kompleksitas deployment. Menjalankan vLLM dalam skala produksi membutuhkan pemahaman mengenai GPU, server, container, jaringan, manajemen model, monitoring, keamanan, serta orkestrasi. Dengan kata lain, vLLM dapat membantu membuat inference lebih efisien, tetapi tetap membutuhkan infrastruktur dan pengelolaan yang tepat.

Contoh Sederhana Menjalankan vLLM

Bagi pengembang, vLLM dapat digunakan melalui Python. Berikut contoh sederhana menggunakan model GPT-2 dan GPU CUDA.

Langkah pertama adalah menginstal library:

!pip install vllm

Setelah itu, impor library yang diperlukan:

from vllm import LLM, SamplingParams
import torch

LLM digunakan untuk berinteraksi dengan model. Sementara torch berasal dari PyTorch dan digunakan, salah satunya, untuk memeriksa ketersediaan CUDA.

Selanjutnya, program dapat memeriksa GPU:

if not torch.cuda.is_available():
    print("CUDA is not available. Please check your Colab runtime settings.")
else:
    print("CUDA is available. Proceeding with vLLM initialization.")
    llm = LLM("gpt2", device='cuda')

Jika CUDA tersedia, model GPT-2 akan dijalankan menggunakan GPU. Tahap berikutnya adalah menentukan prompt dan parameter untuk menghasilkan teks:

prompt = "Once upon a time, in a land far, far away, there was a"

sampling_params = SamplingParams(
    max_tokens=100,
    temperature=0.7,
    top_p=0.9
)

Parameter max_tokens menentukan batas jumlah token yang dapat dihasilkan. Sementara temperature mengatur tingkat variasi output. Nilai yang lebih rendah cenderung menghasilkan keluaran yang lebih konsisten, sedangkan nilai yang lebih tinggi dapat menghasilkan variasi yang lebih besar.

Adapun top_p digunakan dalam metode nucleus sampling untuk mengatur ruang pilihan token berdasarkan probabilitas.

Setelah semua parameter ditentukan, model dapat diminta menghasilkan teks:

completion = llm.generate([prompt], sampling_params)
print(completion[0].outputs[0].text)

Model kemudian memproses prompt dan menghasilkan teks berdasarkan parameter yang diberikan.

Contoh tersebut memang sederhana. Dalam penggunaan nyata, sistem biasanya membutuhkan konfigurasi yang lebih kompleks, termasuk pengelolaan model, GPU, API server, autentikasi, monitoring, load balancing, dan berbagai aspek keamanan.

vLLM dan Masa Depan Infrastruktur AI

Meningkatnya penggunaan AI generatif membuat persoalan infrastruktur menjadi semakin penting. Model AI yang semakin besar memang menawarkan kemampuan yang semakin luas, tetapi kebutuhan komputasinya juga ikut meningkat.

Perusahaan tidak cukup hanya memiliki model AI yang pintar. Mereka juga membutuhkan cara yang efisien untuk menjalankan model tersebut ketika digunakan oleh banyak orang. Di sinilah teknologi seperti vLLM memiliki peran. Fokusnya bukan menciptakan model AI baru, melainkan membuat model yang sudah ada dapat digunakan secara lebih efisien.

Konsep ini menjadi semakin penting seiring meningkatnya penggunaan AI agent, chatbot perusahaan, coding assistant, sistem pencarian berbasis AI, serta berbagai aplikasi yang membutuhkan respons LLM secara terus-menerus.

Kesimpulan

vLLM merupakan perangkat lunak open source yang dirancang untuk menjalankan Large Language Model secara cepat dan efisien, khususnya dalam proses inference.

Teknologi ini membantu mengatasi salah satu tantangan terbesar dalam penggunaan LLM, yakni kebutuhan memori dan komputasi yang sangat besar. Melalui pengelolaan KV Cache yang lebih efisien, continuous batching, serta berbagai optimasi GPU, vLLM memungkinkan server menangani lebih banyak permintaan. Penggunaannya mencakup chatbot, asisten virtual, pembuatan konten, pemrograman, penerjemahan, hingga penelitian AI.

Namun, vLLM bukan pengganti model AI dan bukan pula framework utama untuk melatih model. Ia lebih tepat dipandang sebagai mesin inference yang membantu model AI bekerja secara efisien ketika digunakan dalam aplikasi nyata.

Sederhananya, jika LLM dapat diibaratkan sebagai otak dari sebuah aplikasi AI, maka vLLM adalah salah satu sistem yang membantu otak tersebut bekerja lebih cepat, menggunakan sumber daya secara lebih hemat, dan melayani lebih banyak pengguna secara bersamaan.