페이지드 어텐션과 연속 배칭 기술을 기반으로 대규모 언어 모델의 추론 처리량을 극대화한 오픈소스 서빙 엔진입니다.
오픈모델·로컬 LLM 운영이 보편화되면서 throughput·latency·메모리 효율을 끌어올리는 serving 런타임이 필수가 됐기 때문이다.
vLLM의 핵심은 모델이 아니라 PagedAttention·continuous batching 같은 serving 최적화다.
모델 크기만 보고 vLLM 설정·KV cache 정책 없이 production에 띄우는 것.
vLLM은 로컬 LLM 낭만이 아니라 실제 serving 비용·latency·throughput을 계산하게 만드는 인프라 관문이다.