- يتميز vLLM بتعدد استخداماته وسهولة دمجه مع Hugging Face ونظام ذاكرة فعال يستخدم PagedAttention.
- يُعد TensorRT-LLM الخيار الأفضل من حيث الأداء الخام لمستخدمي NVIDIA، على الرغم من أنه أكثر تعقيدًا في التكوين وأقل مرونة.
- في المعايير عالية المستوى، تتفوق محركات مثل SGLang وLMDeploy على vLLM من حيث السرعة بفضل تحسينات C++ الأصلية وانخفاض الحمل الزائد للتنسيق.
عندما نخوض غمار نشر نماذج اللغة على نطاق واسع، نجد أن أحد أكثر التحديات شيوعًا هو كيفية استخلاص النتائج بسرعة دون تكبّد تكاليف باهظة. في البداية، يُعدّ نقل النموذج من بيئة الاختبار إلى بيئة الإنتاج الحقيقية تحديًا كبيرًا، إذ أن كفاءة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي هي ما يُحدث الفرق بين خدمة تعمل بكفاءة عالية وأخرى تتعطل تحت ضغط الاستخدام المكثف.
في هذا السياق، ظهرت أدوات متنوعة مصممة لتعزيز أداء وحدة معالجة الرسومات (GPU) إلى أقصى حد، ويُعدّ vLLM أحد أكثرها شيوعًا، رغم منافسته الشديدة لحلول أكثر تخصصًا أو ذات بنية مغلقة. ولتجنب الاختيار العشوائي، من الضروري فهم أن اختيار محرك الاستدلال يعتمد كليًا على أولوياتنا: سهولة النشر، والتوافق مع مختلف أنواع الأجهزة، أو الأداء الخام والمُطلق.
vLLM: المعيار المتعدد الاستخدامات والمفتوح
رسّخت vLLM مكانتها كأداة لا غنى عنها بفضل تركيزها على المرونة. وتكمن قوتها الأبرز في نظام PagedAttention ، الذي يدير ذاكرة وحدة معالجة الرسومات (GPU) بطريقة مشابهة للذاكرة الافتراضية لأنظمة التشغيل. يمنع هذا النظام هدر المساحة بسبب الرموز غير المستخدمة، مما يسمح بنوافذ سياق أكبر ومعالجة عدد أكبر من الطلبات المتزامنة دون حدوث أعطال في النظام.
- المزايا الرئيسية: يتميز هذا البرنامج بتكامله المباشر مع Hugging Face، مما يسهل سير العمل بشكل كبير، وقدرته على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات بكفاءة ملحوظة.
- نقاط الضعف: على الرغم من أنها قوية للغاية، إلا أنها قد لا تصل إلى ذروة أداء الأدوات المصممة حصريًا لـ NVIDIA، كما أن دعمها لوحدة المعالجة المركزية لا يزال محدودًا للغاية.
TensorRT-LLM: المدفعية الثقيلة لشركة NVIDIA
إذا كنت تسعى إلى استغلال كامل إمكانيات بطاقة NVIDIA، فإن TensorRT-LLM هو الخيار الأمثل. فهو ليس محركًا عامًا، بل مكتبة متخصصة تستخدم تحسينات CUDA للرسوم البيانية ونوى مدمجة لتسريع الحوسبة. صُمم ليتكامل بسلاسة مع خادم الاستدلال Triton وNeMo، وهو الخيار الأمثل لبيئات المؤسسات التي تعتمد بالفعل على نظام NVIDIA.
على عكس vLLM، يركز TensorRT-LLM على تحسين الأداء على مستوى النواة ، ويدعم تنسيقات التكميم مثل FP8 وINT4. ومع ذلك، تأتي هذه القوة بثمن: منحنى التعلم أكثر تعقيدًا، والتكوين أكثر صعوبة، ومن الواضح أنها تقتصر حصريًا على أجهزة NVIDIA ، باستثناء AMD وأي بدائل أخرى.
المواجهة الحاسمة في الأداء: vLLM مقابل LMDeploy و SGLang
لفهم مكانة vLLM الحقيقية، من المفيد مقارنتها بتقنيات أخرى رائدة مثل SGLang وLMDeploy على أجهزة متطورة، وتحديدًا معالج NVIDIA H100. في اختبارات الأداء الخام (عدد الرموز في الثانية)، لوحظ فارق كبير في البنية . فبينما تصل SGLang وLMDeploy إلى أرقام تقارب 16.200 رمز/ثانية، فإن vLLM، حتى مع FlashInfer، لا تتجاوز 12.500 رمز/ثانية.
لا يعود هذا الفرق البالغ 29% إلى حسابات رياضية، بل إلى عبء التنسيق . يستخدم SGLang تقنية RadixAttention للتعامل مع الأنماط المعقدة، بينما يعتمد LMDeploy على واجهة خلفية مكتوبة بلغة C++ بالكامل (TurboMind) مما يُغني عن استخدام لغة Python. أما vLLM، في سعيه للتوافق مع العديد من البنى وتوفير إضافات مرنة، فيُضحي ببعض السرعة للحفاظ على تعدد الاستخدامات.
دليل سريع لاختيار محرك الاستدلال الخاص بك
لا يوجد حل واحد يناسب الجميع، ولكن لكل موقف أداة مناسبة. إذا كنت بحاجة إلى إنشاء نموذج أولي بسرعة وتريد تشغيله فورًا بتثبيت بسيط باستخدام pip، فإن vLLM هو خيارك الأمثل بفضل نظامه المتكامل ودعمه الفني.
إذا كان لديك مجموعة استدلال مخصصة وفريق تقني قادر على التعامل مع التبعيات المعقدة، وتبحث عن أعلى أداء ، فإن SGLang هو الخيار الأمثل. أما لمن يسعى إلى تحقيق توازن بين استقرار بيئة الإنتاج وأداء H100 دون تثبيت معقد، فإن LMDeploy خيار قوي.
الاعتبارات الفنية والنشر
أثناء التنفيذ، توجد تفاصيل قد تُسبب مشاكل. على سبيل المثال، غالبًا ما يؤدي تخصيص 95% من ذاكرة وحدة معالجة الرسومات إلى أخطاء في النظام عند التقاط مخطط CUDA. من الأفضل استخدام هامش أمان بنسبة 80% لضمان الاستقرار.
لتبسيط الأمور، تتيح منصات مثل Northflank تشغيل هذه المحركات في حاويات مع تسريع وحدة معالجة الرسومات (GPU) دون الحاجة إلى إعداد البنية التحتية يدويًا. وهذا يُمكّن من اختبار vLLM وTensorRT-LLM بالتوازي لمقارنة أدائهما قبل التوسع.
يعتمد القرار النهائي على إيجاد التوازن بين سهولة النشر وتحسين أداء الأجهزة. يتميز vLLM بتوافقه وبساطته ، بينما يتجاوز TensorRT-LLM وSGLang حدود الأداء في البنى التحتية المتطورة، مما يزيد من دمج الذاكرة واستخدام نوى Tensor لاستخلاص أقصى قيمة من كل ساعة حوسبة.
