SGLang、vLLM、TokenSpeedでのLLMサービングを高速化する、投機的デコード用ハーネスEAGLE-4の推論コード。
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。
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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
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
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。
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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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