vLLM V1の実装⑦：GPUModelRunnerと推論実行の内部構造

この記事は、Zenn LLMからのもので、vLLMフレームワーク内のModelRunnerコンポーネントに焦点を当て、推論実行におけるその役割を詳しく説明しています。KVCacheManagerに関する以前の議論に続き、GPUメモリ管理の重要性を強調しています。ModelRunnerは、Schedulerからの推論計画を物理的なGPUカーネル実行に変換する重要な役割を果たします。モデルのロード、入力テンソルの構築、そしてフォワード計算プロセスを管理します。この記事は、KVキャッシュ操作や推論パイプラインの他の重要な側面に対するModelRunnerの制御を強調しており、効率的なLLM推論のための主要なコンポーネントであることを示しています。

• •ModelRunner は vLLM で推論を実行するための主要なコンポーネントです。
• •推論計画を GPU カーネル実行に変換します。
• •モデルのロード、入力テンソルの構築、およびフォワード計算を管理します。