机器学习PAI中VLLM 可以支持模型长度扩展吗？

机器学习PAI中的vLLM支持模型长度扩展。

vLLM（Very Large Language Models）是一个专为大语言模型高速推理设计的框架，它通过PagedAttention算法有效地管理注意力键和值，从而提高实时场景下的语言模型服务的吞吐量与内存使用效率。vLLM的核心优势在于其能够极大地提升实时语言模型服务的性能，同时减少显存的浪费。具体来说，vLLM的特点包括：

1. 张量并行支持：vLLM提供了对分布式推理的张量并行支持，这对于模型长度的扩展至关重要，因为它允许更大的模型在有限的硬件资源上运行。
2. 内存管理：通过PagedAttention算法，vLLM能够有效地管理注意力机制中的键和值，这对于处理长文本序列非常关键，因为它可以减少显存的使用，并且提高推理效率。
3. 兼容性：vLLM支持与OpenAI兼容的API接口，以及多款热门的Huggingface模型架构，这意味着用户可以在不改变模型结构的情况下，享受到vLLM带来的性能提升。
4. 易于集成：vLLM可以与HuggingFace的Transformers库无缝集成，这使得用户可以轻松地将现有的模型迁移到vLLM框架下，并利用其高性能推理能力。
5. 批处理能力：vLLM还具备对传入请求进行批处理的能力，这进一步提高了其在处理大量请求时的效率。