- vLLM skiller sig ud ved sin alsidighed, nemme integration med Hugging Face og et effektivt hukommelsessystem, der bruger PagedAttention.
- TensorRT-LLM er den overlegne løsning inden for rå ydeevne for NVIDIA-brugere, selvom den er mere kompleks at konfigurere og mindre fleksibel.
- I avancerede benchmarks overgår motorer som SGLang og LMDeploy vLLM i hastighed på grund af native C++-optimeringer og lavere orkestreringsomkostninger.
Når vi dykker ned i verdenen af at implementere sprogmodeller i stor skala, er en af de mest almindelige hovedpiner, hvordan man laver inferens hurtigt uden at tømme vores pengepung. I starten er det en stor udfordring at flytte en model fra laboratoriet til et rigtigt produktionsmiljø, da effektiviteten i AI-infrastrukturen er det, der gør forskellen på en tjeneste, der kører hurtigt, og en, der går ned under tung trafik.
I dette scenarie er der dukket forskellige værktøjer op, der er designet til at maksimere GPU-ydeevnen, hvor vLLM er et af de mest populære, selvom det konkurrerer direkte med mere lukkede eller ultraspecialiserede løsninger. For at undgå at træffe et blindt valg er det afgørende at forstå, at valget af en inferensmotor helt afhænger af, om vi prioriterer nem implementering, kompatibilitet med forskellig hardware eller rå, uforfalsket ydeevne.
vLLM: Den alsidige og åbne standard
vLLM har etableret sig som et uundværligt værktøj takket være sit fokus på fleksibilitet. Dets største styrke er PagedAttention- systemet , som administrerer GPU-hukommelse på samme måde som den virtuelle hukommelse i operativsystemer. Dette forhindrer spildplads med inaktive tokens, hvilket giver mulighed for større kontekstvinduer og behandling af mange flere samtidige anmodninger uden systemnedbrud.
- Vigtigste fordele: Det skiller sig ud ved sin direkte integration med Hugging Face, hvilket i høj grad letter arbejdsgangen, og dets evne til at håndtere store mængder data med bemærkelsesværdig effektivitet.
- Svage punkter: Selvom den er meget kraftfuld, når den muligvis ikke den maksimale ydeevne for værktøjer designet udelukkende til NVIDIA, og dens CPU-understøttelse er fortsat ret begrænset.
TensorRT-LLM: NVIDIAs tunge artilleri
Hvis du ønsker at frigøre den sidste kraft fra et NVIDIA-kort, er TensorRT-LLM det logiske valg. Det er ikke en generel motor, men et specialiseret bibliotek, der bruger CUDA-grafoptimeringer og sammensmeltede kerner til at accelerere databehandling. Designet til problemfri integration med Triton Inference Server og NeMo, er det kronjuvelen til virksomhedsmiljøer, der allerede er integreret i NVIDIA-økosystemet.
I modsætning til vLLM fokuserer TensorRT-LLM på optimering på kerneniveau og understøtter kvantiseringsformater som FP8 og INT4. Denne styrke kommer dog med en pris: læringskurven er mere kompleks, konfigurationen er mere vanskelig, og den er naturligvis udelukkende begrænset til NVIDIA-hardware , eksklusive AMD og andre alternativer.
Præstationsopgøret: vLLM versus LMDeploy og SGLang
For at forstå, hvor vLLM virkelig står, er det nyttigt at sammenligne det med andre sværvægtere som SGLang og LMDeploy på banebrydende hardware, specifikt en NVIDIA H100. I rå performancetests (tokens per sekund) blev der observeret et betydeligt arkitekturhul . Mens SGLang og LMDeploy når tal tæt på 16.200 tok/s, ligger vLLM, selv med FlashInfer, omkring 12.500 tok/s.
Denne forskel på 29% skyldes ikke matematiske beregninger, men snarere orkestreringsomkostninger . SGLang bruger RadixAttention til at håndtere komplekse mønstre, og LMDeploy er afhængig af en ren C++-backend (TurboMind), der eliminerer byrden fra Python. vLLM ofrer, i sit forsøg på at være kompatibel med mange arkitekturer og tilbyde fleksible plugins, noget hastighed for at opretholde alsidighed.
Hurtig guide til valg af din inferensmotor
Der findes ikke én løsning, men der findes et værktøj til enhver situation. Hvis du har brug for at lave en prototype hurtigt og ønsker, at din model skal køre i dag med en simpel pip-installation, er vLLM din bedste allierede takket være dets økosystem og support.
Hvis du har en dedikeret inferensklynge og et teknisk team, der er i stand til at håndtere komplekse afhængigheder, og du leder efter maksimal ydeevne , er SGLang vejen frem. For dem, der søger en balance mellem stabil produktion og H100-ydeevne uden kompliceret installation, er LMDeploy en solid mulighed.
Tekniske overvejelser og implementering
Under implementeringen er der detaljer, der kan forårsage problemer. For eksempel fører allokering af 95% af GPU-hukommelsen ofte til systemfejl ved indfangning af CUDA-grafen. Det er bedst at bruge en sikkerhedsmargin på 80% for at sikre stabilitet.
For at forenkle tingene giver platforme som Northflank dig mulighed for at køre disse motorer i containere med GPU-acceleration uden manuel opsætning af infrastruktur. Dette gør det muligt at teste vLLM og TensorRT-LLM parallelt for at sammenligne, hvilken der klarer sig bedst, før skalering.
Den endelige beslutning afhænger af at finde balancen mellem nem implementering og hardwareoptimering. vLLM skiller sig ud ved sin kompatibilitet og enkelhed , mens TensorRT-LLM og SGLang bryder ydeevnebarrierer i avancerede infrastrukturer, maksimerer hukommelseskoalescens og brugen af Tensor Cores til at udvinde mest muligt værdi fra hver times databehandling.
