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snowflakedb/ArcticInference

vLLMにSnowflakeの推論最適化(Shift Parallelism、speculative decoding、SwiftKV)を追加し、LLMとembeddingのサービングを高速化・低コスト化するプラグイン。

スター
491
フォーク
69
未解決の Issue
66
最終コミット
先月

これは何?

Arctic Inferenceは、人気のLLMサービングエンジンvLLM向けのオープンソースプラグインです。インストールするとvLLMにパッチを適用し、アプリケーションコードを変更せずに、既存のvLLM APIやCLIコマンドからArcticの最適化を利用できます。最適化には、並列化(Arctic Ulyssesのsequence parallelismとShift Parallelism)、speculative decoding(Arctic SpeculatorとSuffix Decoding)、SwiftKVなどのモデルレベルの手法に加え、embeddingや推論向けに特化した処理経路が含まれます。

このプロジェクトは、LLMのテキスト生成とembedding推論という2種類のワークロードを対象としています。リポジトリには、vLLMでモデルをサービングするコマンド例と、LLMクラスを使うオフラインPythonスクリプトが含まれており、どちらも環境変数ARCTIC_INFERENCE_ENABLEDを設定して有効化します。インストールにはvllm extraを指定してpipを使います。

Apache-2.0ライセンスで配布されており、各手法を解説するブログ記事や論文も公開されています。

主な機能

  • 01LLMサービング向けのShift ParallelismとUlysses sequence parallelism
  • 02Arctic SpeculatorとSuffix Decodingによるspeculative decoding
  • 03モデルレベルの最適化SwiftKV
  • 04vLLMでのembedding推論を最適化
  • 05環境変数で有効化でき、既存のvLLM APIやCLIで利用可能

ユースケース

  • vLLMで大規模LLMをサービングし、レイテンシを短縮してスループットを向上
  • GPUで大規模なembedding生成パイプラインを実行
  • 長いコンテキストや推論負荷の高いワークロードで推論コストを削減

クイックスタート

  1. 1

    vLLM extras を指定してパッケージをインストールします

    pip install arctic-inference[vllm]
  2. 2

    Arctic Inference を有効にしてモデルをサービングします

    ARCTIC_INFERENCE_ENABLED=1 vllm serve Snowflake/Llama-3.1-SwiftKV-8B-Instruct --quantization "fp8" --tensor-parallel-size 1 --ulysses-sequence-parallel-size 2 --enable-shift-parallel --speculative-config '{"method": "arctic", "model":"Snowflake/Arctic-LSTM-Speculator-Llama-3.1-8B-Instruct", "num_speculative_tokens": 3, "enable_suffix_decoding": true, "disable_by_batch_size": 64}'

使う前に知っておきたいこと

  • vLLM 向けに最適化されており、vLLM をインストールした GPU ベースのサービング環境が必要です。
  • Speculative decoding と Shift Parallelism の設定は特定の Snowflake モデル向けに調整されており、設定が必要です。

収録されている特集

トピック

よくある質問

ArcticInference とは?
vLLMにSnowflakeの推論最適化(Shift Parallelism、speculative decoding、SwiftKV)を追加し、LLMとembeddingのサービングを高速化・低コスト化するプラグイン。 Arctic Inferenceは、人気のLLMサービングエンジンvLLM向けのオープンソースプラグインです。インストールするとvLLMにパッチを適用し、アプリケーションコードを変更せずに、既存のvLLM APIやCLIコマンドからArcticの最適化を利用できます。最適化には、並列化(Arctic Ulyssesのsequence parallelismとShift Parallelism)、speculative decoding(Arctic SpeculatorとSuffix Decoding)、SwiftKVなどのモデルレベルの手法に加え、embeddingや推論向けに特化した処理経路が含まれます。
ArcticInference は無料で使えますか?ライセンスは?
ArcticInference は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
ArcticInference は今もメンテナンスされていますか?
半年以内に更新あり。ArcticInference の最終コミットは 2026年9月23日 です。
ArcticInference は何に使えますか?
vLLMで大規模LLMをサービングし、レイテンシを短縮してスループットを向上 GPUで大規模なembedding生成パイプラインを実行 長いコンテキストや推論負荷の高いワークロードで推論コストを削減
ArcticInference のインストール方法は?
vLLM extras を指定してパッケージをインストールします: pip install arctic-inference[vllm] Arctic Inference を有効にしてモデルをサービングします: ARCTIC_INFERENCE_ENABLED=1 vllm serve Snowflake/Llama-3.1-SwiftKV-8B-Instruct --quantization "fp8" --tensor-parallel-size 1 --ulysses-sequence-parallel-size 2 --enable-shift-parallel --speculative-config '{"method": "arctic", "model":"Snowflake/Arctic-LSTM-Speculator-Llama-3.1-8B-Instruct", "num_speculative_tokens": 3, "enable_suffix_decoding": true, "disable_by_batch_size": 64}'
ArcticInference はどこで入手できますか?
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/snowflakedb/ArcticInference

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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