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DeepSeek packte LLM-Engine in 1200 Zeilen Python-Code
Das DeepSeek-Team stellte nano-vLLM vor. Das ist eine leichtgewichtige und kompakte Engine zum Ausführen großer Sprachmodelle. Die die Vorstellung von Code-Effizienz verändern könnte. Erstaunlich, aber die gesamte Funktionalität passte in nur 1200 Zeilen Python-Code! Das ist echter technologischer Minimalismus in der Welt der künstlichen Intelligenz. Traditionelle Engines wie diese leiden bei all ihrer Macht oft unter einer überladenen Codebasis. Was ihre Modifikation zu einer echten Prüfung für Entwickler macht. Nano-vLLM löst dieses Problem, indem es ein einfaches, aber mächtiges Tool ohne unnötige Komplexität anbietet. Der Code ist offen.
Dabei wird die Funktionalität nicht geopfert. Die Engine unterstützt Prefix-Caching, Tensor-Parallelismus, Kompilierung mit torch compile und Arbeit mit CUDA. Tests auf einer Laptop-Grafikkarte RTX 4070 mit 8 GB Speicher zeigten beeindruckende Ergebnisse. Beim Start des Modells Qwen 3.0 mit 6 Milliarden Parametern verarbeitete DeepSeeks Engine 133966 Token in 93,41 Sekunden. Was sogar schneller ist als die ursprüngliche vLLM-Engine.
Autor: AIvengo
Seit 5 Jahren arbeite ich mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Und dieser Bereich hört nicht auf, mich zu überraschen, zu begeistern und zu interessieren.
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