- vLLM בולט בזכות הרבגוניות שלו, קלות האינטגרציה שלו עם Hugging Face ומערכת זיכרון יעילה המשתמשת ב-PagedAttention.
- TensorRT-LLM היא האפשרות הטובה ביותר מבחינת ביצועים גולמיים עבור משתמשי NVIDIA, למרות שהיא מורכבת יותר להגדרה ופחות גמישה.
- במבחני ביצועים מתקדמים, מנועי הפעלה כמו SGLang ו-LMDeploy עולים על vLLM במהירות הודות לאופטימיזציות מקוריות של C++ ותקורה נמוכה יותר של תזמור.
כשאנחנו צוללים לעולם של פריסת מודלים של שפה בקנה מידה גדול, אחת מכאבי הראש הנפוצים ביותר היא כיצד לבצע הסקה מהירה מבלי לרוקן את הארנקים. בתחילה, העברת מודל מהמעבדה לסביבת ייצור אמיתית היא אתגר גדול, שכן יעילות בתשתית הבינה המלאכותית היא מה שעושה את ההבדל בין שירות שזור לשירות שקורס תחת עומס תנועה כבד.
בתרחיש זה, צצו כלים שונים שנועדו למקסם את ביצועי ה-GPU, כאשר vLLM הוא אחד הפופולריים ביותר, למרות שהוא מתחרה ראש בראש עם פתרונות סגורים או אולטרה-מיוחדים יותר. כדי להימנע מבחירה עיוורת, חשוב להבין שבחירת מנוע הסקה תלויה לחלוטין בשאלה האם אנו נותנים עדיפות לקלות פריסה, תאימות עם חומרה מגוונת או ביצועים גולמיים וטהורים.
vLLM: התקן הרב-תכליתי והפתוח
vLLM ביססה את עצמה ככלי חיוני הודות להתמקדותה בגמישות. נקודת החוזק הגדולה ביותר שלה היא מערכת PagedAttention , המנהלת זיכרון GPU בדומה לזיכרון וירטואלי של מערכות הפעלה. זה מונע בזבוז מקום עם טוקנים לא פעילים, ומאפשר חלונות הקשר גדולים יותר ועיבוד של בקשות רבות יותר בו זמנית ללא קריסות מערכת.
- יתרונות עיקריים: הוא בולט בזכות האינטגרציה הישירה שלו עם Hugging Face, אשר מקלה מאוד על זרימת העבודה, וביכולתו להתמודד עם קבוצות גדולות של נתונים ביעילות יוצאת דופן.
- נקודות תורפה: למרות שהוא חזק מאוד, ייתכן שהוא לא יגיע לביצועי השיא של כלים שתוכננו בלעדית עבור NVIDIA, ותמיכת המעבד שלו נותרה מוגבלת למדי.
TensorRT-LLM: הארטילריה הכבדה של NVIDIA
אם אתם מחפשים להפיק את כל הכוח מכרטיס NVIDIA, TensorRT-LLM הוא הבחירה ההגיונית. זה לא מנוע למטרות כלליות, אלא ספרייה ייעודית המשתמשת באופטימיזציות גרפיות של CUDA וליבות משולבות כדי להאיץ את המחשוב. תוכנן להשתלב בצורה חלקה עם Triton Inference Server ו-NeMo, זהו היהלום שבכתר עבור סביבות ארגוניות שכבר שקועות במערכת האקולוגית של NVIDIA.
בניגוד ל-vLLM, TensorRT-LLM מתמקד באופטימיזציה ברמת הליבה , ותומך בפורמטי כימות כמו FP8 ו-INT4. עם זאת, לכוח הזה יש מחיר: עקומת הלמידה מורכבת יותר, התצורה קשה יותר, והוא כמובן מוגבל אך ורק לחומרת NVIDIA , למעט AMD וכל חלופה אחרת.
עימות הביצועים: vLLM מול LMDeploy ו-SGLang
כדי להבין היכן vLLM באמת עומד, כדאי להשוות אותו לחברות כבדות אחרות כמו SGLang ו-LMDeploy על חומרה מתקדמת, ובמיוחד NVIDIA H100. במבחני ביצועים גולמיים (טוקנים לשנייה), נצפה פער ארכיטקטורה ניכר . בעוד ש-SGLang ו-LMDeploy מגיעים לנתונים הקרובים ל-16.200 טוקנים לשנייה, vLLM, אפילו עם FlashInfer, נע סביב 12.500 טוקנים לשנייה.
הפרש זה של 29% אינו נובע מחישובים מתמטיים, אלא מתקורה של תזמור . SGLang משתמש ב-RadixAttention כדי לטפל בתבניות מורכבות, ו-LMDeploy מסתמך על קצה אחורי טהור של C++ (TurboMind) שמבטל את הנטל של Python. vLLM, בניסיונה להיות תואם לארכיטקטורות רבות ולהציע תוספים גמישים, מקריב מהירות מסוימת כדי לשמור על גמישות.
מדריך מהיר לבחירת מנוע ההסקה שלך
אין פתרון אחד, אבל יש כלי לכל סיטואציה. אם אתם צריכים לבנות אב טיפוס במהירות ורוצים שהמודל שלכם יפעל עוד היום עם התקנת PIP פשוטה, vLLM הוא בעל הברית הטוב ביותר שלכם בזכות המערכת האקולוגית והתמיכה שלו.
אם יש לכם אשכול הסקה ייעודי וצוות טכני המסוגל להתמודד עם תלויות מורכבות, ואתם מחפשים ביצועים מקסימליים , SGLang היא הפתרון. עבור אלו המחפשים איזון בין ייצור יציב לביצועי H100 ללא התקנה מסובכת, LMDeploy היא אופציה מוצקה.
שיקולים טכניים ופריסה
במהלך היישום, ישנם פרטים שיכולים לגרום לבעיות. לדוגמה, הקצאת 95% מזיכרון ה-GPU מובילה לעיתים קרובות לשגיאות מערכת בעת לכידת גרף CUDA. עדיף להשתמש במרווח ביטחון של 80% כדי להבטיח יציבות.
כדי לפשט את הדברים, פלטפורמות כמו Northflank מאפשרות לך להריץ את המנועים הללו בקונטיינרים עם האצת GPU מבלי להגדיר תשתית ידנית. זה מאפשר לבדוק vLLM ו-TensorRT-LLM במקביל כדי להשוות איזה מהם מתפקד בצורה הטובה ביותר לפני קנה המידה.
ההחלטה הסופית תלויה במציאת האיזון בין קלות פריסה לאופטימיזציה של חומרה. vLLM בולט בתאימותו ובפשטותו , בעוד ש-TensorRT-LLM ו-SGLang שוברים מחסומי ביצועים בתשתיות מתקדמות, ממקסמים את איחוד הזיכרון ואת השימוש בליבות Tensor כדי להפיק את הערך המרבי מכל שעת מחשוב.
