Débit Throughput
vLLM vise les scénarios où la capacité de serving compte. vLLM targets scenarios where serving capacity matters.
vLLM devient pertinent quand l'enjeu est débit, GPU, multi-utilisateur ou production. Twoody l'inscrit comme backend possible derrière une expérience app et documents. vLLM becomes relevant when the need is throughput, GPU, multi-user usage or production. Twoody positions it as a possible backend behind an app and documents experience.
vLLM vise les scénarios où la capacité de serving compte. vLLM targets scenarios where serving capacity matters.
La page peut parler GPU, serveur dédié et coût d'inférence. The page can discuss GPU, dedicated servers and inference cost.
Permissions, documents et confirmations restent dans la couche produit. Permissions, documents and confirmations remain in the product layer.
Choisir GPU, mémoire et modèle. Choose GPU, memory and model.
Exposer l'endpoint vLLM. Expose the vLLM endpoint.
Déclarer le backend dans Twoody Server. Register the backend in Twoody Server.
Observer charge, latence et erreurs. Monitor load, latency and errors.
Le sizing dépend de la VRAM, du modèle, de la fenêtre de contexte, de la concurrence et du profil de batch. Sizing depends on VRAM, model, context window, concurrency and batch profile.
vLLM est pertinent pour batching, débit et workloads multi-utilisateurs, avec Twoody comme couche d'app et de permissions. vLLM is relevant for batching, throughput and multi-user workloads, with Twoody as the app and permissions layer.
Surveillez queue depth, time-to-first-token, tok/s, erreurs provider et saturation GPU. Monitor queue depth, time-to-first-token, tok/s, provider errors and GPU saturation.
Parfois, mais il est surtout intéressant quand l'infrastructure GPU ou le débit justifient sa complexité. Sometimes, but it is especially interesting when GPU infrastructure or throughput justify its complexity.
Non. Twoody peut router vers vLLM et ajoute l'expérience autour. No. Twoody can route to vLLM and adds the experience around it.