تشغيل النماذج المحلية يبدأ عادة بأداة مثل Ollama، وهي مناسبة للاستخدام الفردي. أما تقديم النموذج لعدة مستخدمين متزامنين فيصطدم بعنق زجاجة مختلف: ذاكرة الـ GPU وإدارة الـ KV Cache. هنا يتفوق vLLM بفضل تقنية PagedAttention.
الفكرة الأساسية
PagedAttention تستعير مفهوم الـ paging من أنظمة التشغيل: بدل حجز كتل ذاكرة متصلة ضخمة لكل طلب، تُدار الذاكرة بصفحات صغيرة قابلة للمشاركة. ما يرفع الإنتاجية على العتاد نفسه.
الخلاصة
الذكاء الاصطناعي التوليدي في المؤسسات سيصبح عبء عمل تديره فرق البنية التحتية: تخطيط سعة GPU، وقياس tokens/second كمؤشر خدمة. ومعرفة أدوات مثل vLLM جزء من هذا التحول.