В open-source сообществе искусственного интеллекта 22 июня 2025 года с большим интересом встретили новый образовательный проект – nano-vLLM. Это компактная и упрощенная реализация высокопроизводительного движка для инференса (исполнения) больших языковых моделей, опубликованная одним из инженеров известной ИИ-компании DeepSeek в качестве личного, некоммерческого проекта. Как сообщают технологические издания, такие как Marktechpost, и активные обсуждения на платформах Reddit и X (ранее Twitter), проект nano-vLLM написан на чистом Python и состоит всего из примерно 1200 строк кода, что делает его легко читаемым и доступным для изучения. Несмотря на свою компактность, проект демонстрирует ключевые принципы работы таких мощных и сложных библиотек, как vLLM, и способен обеспечивать быструю оффлайн-инференцию для небольших и средних языковых моделей на потребительском оборудовании. Главная ценность nano-vLLM заключается не в прямом коммерческом применении, а в его огромном образовательном потенциале. Проект позволяет разработчикам, студентам и исследователям "заглянуть под капот" и в деталях понять, как работают современные технологии оптимизации инференса, такие как PagedAttention, без необходимости разбираться в сложном низкоуровневом коде на C++ или CUDA. Этот релиз является прекрасным примером того, как сотрудники ведущих ИИ-лабораторий вносят личный вклад в развитие открытого сообщества. Предоставляя такие "учебные" инструменты, они способствуют демократизации знаний, стимулируют независимые эксперименты и инновации, и помогают готовить новое поколение инженеров, способных создавать более эффективные и оптимизированные ИИ-системы.
Сотрудник DeepSeek выпустил open-source проект "nano-vLLM" для изучения инференса
