Nano-vLLM: 처음부터 다시 구현한, 1200줄 가량의 경량 vLLM 구현체

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nano-vLLM: 처음부터 다시 구현한, 1200줄 가량의 경량 vLLM 구현체
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Nano-vLLM 소개

AI 개발 및 활용이 점점 고도화되는 시대에서, 대규모 언어 모델(LLM)의 효율적인 추론 속도와 자원 사용은 매우 중요한 이슈입니다. 특히 개인 개발자나 소규모 팀, 또는 연구 목적으로 LLM을 활용하는 경우, 복잡하고 무거운 시스템보다 가볍고 빠르면서도 이해하기 쉬운 코드가 선호됩니다.

Nano-vLLM은 대규모 언어 모델 추론 엔진인 vLLM을 참고하여, 약 1,200줄 수준의 파이썬 코드만으로 경량화된 추론 엔진을 직접 구현한 프로젝트입니다. Nano-vLLM은 기존 vLLM의 핵심 장점을 유지하면서도, 훨씬 간단한 코드와 빠른 추론 속도를 제공하는 오픈소스 프로젝트로 “가볍고, 빠르고, 쉽게 읽을 수 있는” 코드를 목표로 삼아 구현하였습니다. 특히, 복잡한 아키텍처나 수많은 의존성에서 벗어나 효율적인 LLM 추론을 필요로 하는 현장의 다양한 요구에 부응하는 것을 목표로 하였습니다.

이처럼 경량화된 구현은 학습 자료로서도 가치가 높고, LLM 엔진의 동작 원리를 분석하거나 직접 커스터마이징 하기에 최적의 환경을 제공합니다. 최근 LLM 모델과 인프라의 최적화 경쟁이 치열한 가운데, Nano-vLLM은 고성능 추론 결과와 함께 소스코드의 가독성, 다양한 최적화 옵션을 모두 제공하며, 실제 벤치마크에서도 높은 성능을 입증하였습니다.

Nano-vLLM과 vLLM과의 비교

vLLM은 구글, 오픈AI 등에서 연구·개발된 대규모 언어 모델의 추론 효율을 극대화하기 위해 설계된 프레임워크로, 대량의 실서비스 트래픽이나 대규모 분산 환경에 적합하도록 설계되어 있습니다. 반면 Nano-vLLM은 “최소한의 코드로 최대한의 효율”을 목표로 하여, 코드 전체가 이해하기 쉬운 구조로 되어 있습니다.

Nano-vLLM과 vLLM의 주요한 차이점은 다음과 같습니다:

  • 코드 크기와 복잡성: vLLM은 수 만 줄에 이르는 방대한 코드베이스와 다양한 의존성을 포함하지만, Nano-vLLM은 약 1,200줄의 순수 파이썬 코드로 구현되어 있어 학습과 분석이 용이합니다.
  • 추론 속도: 벤치마크 결과 Nano-vLLM이 vLLM 대비 소폭 더 높은 토큰 처리량을 기록(1434 vs 1361 tokens/s)하여, 경량화에도 불구하고 성능 저하 없이 빠른 추론을 제공합니다.
  • 사용자 인터페이스: vLLM의 인터페이스를 그대로 차용하면서도, 일부 LLM.generate 메서드 등은 Nano-vLLM에 맞게 단순화·변경되었습니다.
  • 적용 대상: Nano-vLLM은 로컬 환경, 연구 목적, 경량 실험 등에 적합하며, 코드 자체를 참고해 개인 프로젝트에 맞게 수정·확장하기에도 좋습니다.

특히 벤치마크 결과, 동일 하드웨어(RTX 4070 8GB, Qwen3-0.6B 모델) 환경에서 vLLM과 유사하거나 더 나은 토큰 처리 속도를 기록하며, 추론 엔진의 대체재로서도 충분한 가능성을 보여줍니다. 실제 사용법 역시 매우 단순하게 설계되어 있어, 빠르게 실험 환경을 세팅할 수 있습니다.

Nano-vLLM의 주요 기능

Nano-vLLM이 제공하는 핵심 기능은 다음과 같습니다.

  • 빠른 오프라인 추론: vLLM과 유사한 수준의 추론 속도를 보여주며, 오프라인 환경에서도 효율적으로 동작합니다.
  • 간결하고 가독성 높은 코드: 약 1,200줄의 파이썬 코드로, 누구나 소스코드를 읽고 이해하기 쉬운 구조를 가집니다.
  • 최적화 옵션 제공: Prefix Caching, Tensor Parallelism(텐서 병렬처리), Torch Compilation, CUDA Graph 등 주요 추론 최적화 기능을 지원합니다.
  • 간편한 설치 및 실행: pip 명령 한 줄로 설치 가능하며, 별도의 복잡한 환경 설정 없이 바로 실행할 수 있습니다.

설치 및 사용 방법

Nano-vLLM의 설치와 사용은 매우 간단합니다.

설치 방법

pip install git+https://github.com/GeeeekExplorer/nano-vllm.git

기본 사용 예시

아래는 Nano-vLLM을 활용한 기본 추론 코드 예시입니다.

from nanovllm import LLM, SamplingParams
llm = LLM("/YOUR/MODEL/PATH", enforce_eager=True, tensor_parallel_size=1)
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.6, max_tokens=256)
prompts = ["Hello, Nano-vLLM."]
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
print(outputs[0]["text"])
  • LLM 클래스: 모델 경로와 추론 옵션을 지정해 LLM 객체를 생성합니다.
  • SamplingParams: 온도, 최대 토큰 수 등 샘플링 파라미터를 설정합니다.
  • generate: 프롬프트 리스트와 샘플링 파라미터를 받아 결과를 출력합니다.

추가적으로, bench.py 파일을 통해 Nano-vLLM의 성능 벤치마크 테스트가 가능합니다. 벤치마크는 총 256개의 입력 시퀀스, 각 시퀀스별 100~1024 토큰의 랜덤 입력/출력 조건에서 vLLM 대비 동등 혹은 그 이상의 토큰 처리 속도를 보여줍니다.

라이선스

Nano-vLLM 프로젝트는 MIT License로 공개 및 배포되고 있습니다. MIT 라이선스이므로, 상업적 이용 및 수정, 배포에 별다른 제한이 없습니다.

:github: Nano-vLLM 프로젝트 GitHub 공식 저장소



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