- vLLM se ističe svojom svestranošću, jednostavnom integracijom s Hugging Faceom i učinkovitim sustavom pamćenja koji koristi PagedAttention.
- TensorRT-LLM je superiorna opcija za NVIDIA korisnike u pogledu sirovih performansi, iako je složeniji za konfiguriranje i manje fleksibilan.
- U vrhunskim benchmarkovima, engine-i poput SGLang-a i LMDeploy-a nadmašuju vLLM u brzini zbog izvornih C++ optimizacija i nižih opterećenja orkestracije.
Kada se udubimo u svijet implementacije jezičnih modela u velikim razmjerima, jedna od najčešćih glavobolja je kako brzo zaključivati bez pražnjenja novčanika. U početku je premještanje modela iz laboratorija u stvarno produkcijsko okruženje veliki izazov, budući da je učinkovitost AI infrastrukture ono što čini razliku između usluge koja leti i one koja se ruši pod velikim prometom.
U ovom scenariju pojavili su se razni alati dizajnirani za maksimiziranje performansi GPU-a, a vLLM je jedan od najpopularnijih, iako se izravno natječe s zatvorenijim ili ultra specijaliziranim rješenjima. Kako bismo izbjegli slijepi izbor, ključno je razumjeti da odabir mehanizma za zaključivanje u potpunosti ovisi o tome dajemo li prioritet jednostavnosti implementacije, kompatibilnosti s raznolikim hardverom ili sirovim, nepatvorenim performansama.
vLLM: Svestran i otvoreni standard
vLLM se etablirao kao nezamjenjiv alat zahvaljujući svom fokusu na fleksibilnost. Njegova najveća snaga je sustav PagedAttention , koji upravlja memorijom GPU-a slično virtualnoj memoriji operativnih sustava. To sprječava gubitak prostora s neaktivnim tokenima, omogućujući veće kontekstne prozore i obradu mnogo više istovremenih zahtjeva bez rušenja sustava.
- Glavne prednosti: Ističe se izravnom integracijom s Hugging Faceom, što uvelike olakšava tijek rada, te sposobnošću obrade velikih količina podataka s izvanrednom učinkovitošću.
- Slabe točke: Iako je vrlo moćan, možda neće dosegnuti vrhunske performanse alata dizajniranih isključivo za NVIDIA-u, a podrška za CPU ostaje prilično ograničena.
TensorRT-LLM: NVIDIA-ina teška artiljerija
Ako želite otključati svaku posljednju djelić snage iz NVIDIA kartice, TensorRT-LLM je logičan izbor. Nije to engine opće namjene, već specijalizirana biblioteka koja koristi CUDA optimizacije grafova i spojene jezgre za ubrzanje računanja. Dizajniran za besprijekornu integraciju s Triton Inference Serverom i NeMo-om, to je krunski dragulj za poslovna okruženja koja su već uronjena u NVIDIA ekosustav.
Za razliku od vLLM-a, TensorRT-LLM se fokusira na optimizaciju na razini kernela , podržavajući formate kvantizacije poput FP8 i INT4. Međutim, ta snaga ima svoju cijenu: krivulja učenja je složenija, konfiguracija je teža i očito je ograničena isključivo na NVIDIA hardver , isključujući AMD i sve druge alternative.
Obračun performansi: vLLM naspram LMDeploy-a i SGLang-a
Kako bismo razumjeli gdje se vLLM doista nalazi, korisno ga je usporediti s drugim teškašima poput SGLanga i LMDeploya na vrhunskom hardveru, posebno NVIDIA H100. U testovima sirovih performansi (tokeni u sekundi) uočen je značajan arhitektonski jaz . Dok SGLang i LMDeploy postižu brojke blizu 16 200 toka/s, vLLM, čak i s FlashInferom, kreće se oko 12 500 toka/s.
Ova razlika od 29% nije posljedica matematičkih izračuna, već opterećenja orkestracije . SGLang koristi RadixAttention za obradu složenih obrazaca, a LMDeploy se oslanja na čisti C++ backend (TurboMind) koji eliminira opterećenje Pythona. vLLM, u svom pokušaju da bude kompatibilan s mnogim arhitekturama i ponudi fleksibilne dodatke, žrtvuje dio brzine kako bi održao svestranost.
Kratki vodič za odabir inferencijalnog mehanizma
Ne postoji jedno rješenje, ali postoji alat za svaku situaciju. Ako trebate brzo izraditi prototip i želite da vaš model bude spreman za rad već danas uz jednostavnu PIP instalaciju, vLLM je vaš najbolji saveznik zahvaljujući svom ekosustavu i podršci.
Ako imate namjenski inferencijski klaster i tehnički tim sposoban za rukovanje složenim ovisnostima i tražite maksimalne performanse , SGLang je pravi izbor. Za one koji traže ravnotežu između stabilne produkcije i H100 performansi bez komplicirane instalacije, LMDeploy je solidna opcija.
Tehnička razmatranja i implementacija
Tijekom implementacije postoje detalji koji mogu uzrokovati probleme. Na primjer, dodjeljivanje 95% GPU memorije često dovodi do sistemskih pogrešaka prilikom snimanja CUDA grafa. Najbolje je koristiti sigurnosnu marginu od 80% kako bi se osigurala stabilnost.
Radi pojednostavljenja, platforme poput Northflanka omogućuju vam pokretanje ovih mehanizama u kontejnerima s GPU ubrzanjem bez ručnog postavljanja infrastrukture. To omogućuje paralelno testiranje vLLM-a i TensorRT-LLM-a kako bi se usporedio koji ima najbolje performanse prije skaliranja.
Konačna odluka ovisi o pronalaženju ravnoteže između jednostavnosti implementacije i optimizacije hardvera. vLLM se ističe svojom kompatibilnošću i jednostavnošću , dok TensorRT-LLM i SGLang ruše barijere performansi u vrhunskim infrastrukturama, maksimizirajući spajanje memorije i korištenje Tensor jezgri za izvlačenje najveće vrijednosti iz svakog sata računanja.
