Keelemudelite ulatusliku juurutamise maailma süvenedes on üks levinumaid peavalusid see, kuidas teha kiireid järeldusi ilma rahakotti tühjendamata. Algselt on mudeli viimine laborist reaalsesse tootmiskeskkonda suur väljakutse, kuna tehisintellekti infrastruktuuri tõhusus on see, mis teeb vahet teenuse toimimise ja teenuse vahel, mis tiheda liikluse all kokku kukub.
Selles stsenaariumis on tekkinud mitmesuguseid tööriistu, mis on loodud GPU jõudluse maksimeerimiseks, kusjuures vLLM on üks populaarsemaid, kuigi see konkureerib otse suletud või ülimalt spetsialiseeritud lahendustega. Pimeda valiku vältimiseks on oluline mõista, et järeldusmootori valik sõltub täielikult sellest, kas eelistame juurutamise lihtsust, ühilduvust mitmekesise riistvaraga või toorest, rikkumata jõudlust.
vLLM: mitmekülgne ja avatud standard
Tänu oma paindlikkusele keskendumisele on vLLM end sisse seadnud asendamatu tööriistana. Selle suurim tugevus on PagedAttention süsteem , mis haldab GPU mälu sarnaselt operatsioonisüsteemide virtuaalmäluga. See hoiab ära ruumi raiskamise jõudeolevate tokenite tõttu, võimaldades suuremaid kontekstiaknaid ja paljude samaaegsete päringute töötlemist ilma süsteemi krahhideta.
- Peamised eelised: See paistab silma oma otsese integratsiooni poolest Hugging Face'iga, mis hõlbustab oluliselt töövoogu, ja võimega käsitleda suuri andmemahtusid märkimisväärselt tõhusalt.
- Nõrgad kohad: Kuigi see on väga võimas, ei pruugi see saavutada NVIDIA jaoks loodud tööriistade tippjõudlust ning selle protsessori tugi on endiselt üsna piiratud.
TensorRT-LLM: NVIDIA raskekahurvägi
Kui soovid NVIDIA kaardi viimasegi võimsuse välja pigistada, on TensorRT-LLM loogiline valik. See pole üldotstarbeline mootor, vaid spetsiaalne teek, mis kasutab CUDA graafi optimeerimist ja ühendatud südamikke arvutusprotsessi kiirendamiseks. See on loodud sujuvalt integreeruma Triton Inference Serveri ja NeMo-ga ning on kroonijuveel ettevõttekeskkondadele, mis on juba NVIDIA ökosüsteemis.
Erinevalt vLLM-ist keskendub TensorRT-LLM kerneli tasemel optimeerimisele , toetades kvantimisvorminguid nagu FP8 ja INT4. Sellel võimsusel on aga oma hind: õppimiskõver on keerulisem, konfigureerimine on raskem ja see on ilmselgelt piiratud ainult NVIDIA riistvaraga , välja arvatud AMD ja kõik muud alternatiivid.
Jõudluse võrdlus: vLLM versus LMDeploy ja SGLang
Et mõista, kus vLLM tegelikult seisab, on kasulik võrrelda seda teiste raskekahurväelastega nagu SGLang ja LMDeploy tipptasemel riistvaral, täpsemalt NVIDIA H100-l. Toores jõudlustestides (tokenid sekundis) täheldati märkimisväärset arhitektuurilist erinevust . Samal ajal kui SGLang ja LMDeploy saavutavad kiiruseks ligi 16 200 tok/s, on vLLM isegi FlashInferiga umbes 12 500 tok/s.
See 29% erinevus ei tulene matemaatilistest arvutustest, vaid pigem orkestreerimiskuludest . SGLang kasutab keerukate mustrite käsitlemiseks RadixAttentioni ja LMDeploy tugineb puhtale C++ taustaprogrammile (TurboMind), mis kõrvaldab Pythoni koormuse. vLLM, püüdes olla ühilduv paljude arhitektuuridega ja pakkuda paindlikke pluginaid, ohverdab mitmekülgsuse säilitamiseks kiiruse .
Järeldusmootori valimise kiirjuhend
Ühtset lahendust pole, aga iga olukorra jaoks on olemas tööriist. Kui teil on vaja kiiresti prototüüpi luua ja soovite oma mudelit juba täna lihtsa pip-installatsiooniga tööle panna, on vLLM tänu oma ökosüsteemile ja toele teie parim liitlane.
Kui teil on spetsiaalne järeldusklaster ja tehniline meeskond, mis on võimeline tegelema keerukate sõltuvustega, ning otsite maksimaalset jõudlust , on SGLang õige valik. Neile, kes otsivad tasakaalu stabiilse tootmise ja H100 jõudluse vahel ilma keerulise installimiseta, on LMDeploy kindel valik.
Tehnilised kaalutlused ja juurutamine
Rakendamise ajal esineb detaile, mis võivad probleeme tekitada. Näiteks 95% GPU mälu eraldamine põhjustab CUDA graafiku jäädvustamisel sageli süsteemivigu. Stabiilsuse tagamiseks on kõige parem kasutada 80% ohutusvaru .
Asjade lihtsustamiseks võimaldavad platvormid nagu Northflank neid mootoreid konteinerites GPU-kiirendusega käitada ilma infrastruktuuri käsitsi seadistamata. See võimaldab vLLM-i ja TensorRT-LLM-i paralleelselt testida, et enne skaleerimist võrrelda, kumb toimib kõige paremini.
Lõplik otsus sõltub tasakaalu leidmisest juurutamise lihtsuse ja riistvara optimeerimise vahel. vLLM paistab silma oma ühilduvuse ja lihtsuse poolest , samas kui TensorRT-LLM ja SGLang murravad tipptasemel infrastruktuurides jõudlusbarjääre, maksimeerides mälu koalestsentsi ja Tensor Core'ide kasutamist, et igast arvutustunnist maksimumi võtta.
