vLLM orchestriert Dutzende LoRA-Tuner auf SageMaker KI und Bedrock
TL;DR
Amazon zeigt, wie vLLM auf SageMaker KI und Bedrock mehrere fein abgestimmte LoRA-Module für Mixture-of-Experts-Modelle parallel bedient. Der Blogpost erläutert die Kernel-Optimierungen, die Speicherzugriffe und Tensor-Layouts straffen, damit GPT-OSS 20B praktisch skaliert.
Key Points
- Damit wird der Kontext klar: Multi-LoRA-Inferenz bringt Teams, die auf bedarfsorientierte Expertise setzen, sofort niedrigere Kosten und eine stabilere Performance.
Nauti's Take
Wer meint, SageMaker liefere nur Batch-Inferenz, unterschätzt, dass vLLM die LoRA-Logik auf Kernel-Level prüft und Mixture-of-Experts denselben Speicherpool teilen lässt. GPT-OSS 20B oder andere MoEs laufen jetzt gleichzeitig, ohne in Speicherfallen zu geraten, was die Cloudkosten sofort ausdünnt.
Quellen
