- vLLM menonjol kerana fleksibilitinya, kemudahan penyepaduan dengan Hugging Face dan sistem memori yang cekap menggunakan PagedAttention.
- TensorRT-LLM ialah pilihan unggul dalam prestasi mentah untuk pengguna NVIDIA, walaupun ia lebih kompleks untuk dikonfigurasikan dan kurang fleksibel.
- Dalam penanda aras mewah, enjin seperti SGLang dan LMDeploy mengatasi kelajuan vLLM disebabkan oleh pengoptimuman C++ natif dan overhed orkestrasi yang lebih rendah.
Apabila kita mendalami dunia penggunaan model bahasa pada skala besar, salah satu masalah yang paling biasa ialah cara membuat inferens dengan cepat tanpa mengosongkan dompet kita. Pada mulanya, memindahkan model dari makmal ke persekitaran pengeluaran sebenar merupakan cabaran utama, memandangkan kecekapan dalam infrastruktur AI adalah apa yang membezakan antara perkhidmatan yang terbang dan perkhidmatan yang ranap di bawah trafik yang padat.
Dalam senario ini, pelbagai alat telah muncul yang direka untuk memaksimumkan prestasi GPU, dengan vLLM menjadi salah satu yang paling popular, walaupun ia bersaing secara bersemuka dengan penyelesaian yang lebih tertutup atau ultra khusus. Untuk mengelakkan membuat pilihan buta, adalah penting untuk memahami bahawa pemilihan enjin inferens bergantung sepenuhnya pada sama ada kita mengutamakan kemudahan penggunaan, keserasian dengan perkakasan yang pelbagai atau prestasi mentah yang tidak dicampuradukkan.
vLLM: Standard yang serba boleh dan terbuka
vLLM telah mengukuhkan kedudukannya sebagai alat yang sangat diperlukan kerana fokusnya pada fleksibiliti. Kekuatan terbesarnya ialah sistem PagedAttention , yang mengurus memori GPU sama seperti memori maya sistem pengendalian. Ini menghalang pembaziran ruang dengan token terbiar, membolehkan tetingkap konteks yang lebih besar dan pemprosesan lebih banyak permintaan serentak tanpa ranap sistem.
- Kelebihan utama: Ia menonjol kerana integrasi langsungnya dengan Hugging Face, yang sangat memudahkan aliran kerja dan keupayaannya untuk mengendalikan kumpulan data yang besar dengan kecekapan yang luar biasa.
- Titik lemah: Walaupun ia sangat berkuasa, ia mungkin tidak mencapai prestasi puncak alat yang direka khas untuk NVIDIA, dan sokongan CPUnya masih agak terhad.
TensorRT-LLM: Artileri berat NVIDIA
Jika anda ingin memanfaatkan setiap kuasa terakhir daripada kad NVIDIA, TensorRT-LLM adalah pilihan yang logik. Ia bukan enjin tujuan umum, tetapi pustaka khusus yang menggunakan pengoptimuman graf CUDA dan teras terlakur untuk mempercepatkan pengkomputeran. Direka untuk disepadukan dengan lancar dengan Triton Inference Server dan NeMo, ia merupakan permata mahkota untuk persekitaran perusahaan yang sudah pun terbenam dalam ekosistem NVIDIA.
Tidak seperti vLLM, TensorRT-LLM memberi tumpuan kepada pengoptimuman peringkat kernel , menyokong format kuantisasi seperti FP8 dan INT4. Walau bagaimanapun, kuasa ini datang dengan harga: lengkung pembelajaran lebih kompleks, konfigurasi lebih sukar, dan ia jelas terhad secara eksklusif kepada perkakasan NVIDIA , tidak termasuk AMD dan sebarang alternatif lain.
Pertarungan prestasi: vLLM lawan LMDeploy dan SGLang
Untuk memahami kedudukan sebenar vLLM, adalah berguna untuk membandingkannya dengan syarikat besar lain seperti SGLang dan LMDeploy pada perkakasan canggih, khususnya NVIDIA H100. Dalam ujian prestasi mentah (token sesaat), jurang seni bina yang ketara diperhatikan . Walaupun SGLang dan LMDeploy mencapai angka hampir 16.200 tok/s, vLLM, walaupun dengan FlashInfer, berada sekitar 12.500 tok/s.
Perbezaan 29% ini bukan disebabkan oleh pengiraan matematik, tetapi sebaliknya disebabkan oleh overhed orkestrasi . SGLang menggunakan RadixAttention untuk mengendalikan corak yang kompleks, dan LMDeploy bergantung pada backend C++ tulen (TurboMind) yang menghapuskan beban Python. vLLM, dalam usahanya untuk serasi dengan banyak seni bina dan menawarkan plugin yang fleksibel, mengorbankan sedikit kelajuan untuk mengekalkan fleksibiliti.
Panduan ringkas untuk memilih enjin inferens anda
Tiada penyelesaian tunggal, tetapi terdapat alat untuk setiap situasi. Jika anda perlu membuat prototaip dengan cepat dan mahu model anda berfungsi hari ini dengan pemasangan pip yang mudah, vLLM ialah sekutu terbaik anda hasil daripada ekosistem dan sokongannya.
Jika anda mempunyai kluster inferens khusus dan pasukan teknikal yang mampu mengendalikan kebergantungan yang kompleks, dan anda mahukan prestasi maksimum , SGLang adalah pilihan yang tepat. Bagi mereka yang mencari keseimbangan antara pengeluaran yang stabil dan prestasi H100 tanpa pemasangan yang rumit, LMDeploy adalah pilihan yang kukuh.
Pertimbangan teknikal dan penggunaan
Semasa pelaksanaan, terdapat butiran yang boleh menyebabkan masalah. Contohnya, memperuntukkan 95% memori GPU sering menyebabkan ralat sistem semasa menangkap graf CUDA. Sebaiknya gunakan margin keselamatan sebanyak 80% untuk memastikan kestabilan.
Untuk memudahkan perkara, platform seperti Northflank membolehkan anda menjalankan enjin ini dalam bekas dengan pecutan GPU tanpa menyediakan infrastruktur secara manual. Ini membolehkan vLLM dan TensorRT-LLM diuji secara selari untuk membandingkan yang mana berprestasi terbaik sebelum penskalaan.
Keputusan muktamad bergantung pada mencari keseimbangan antara kemudahan penggunaan dan pengoptimuman perkakasan. vLLM menonjol kerana keserasian dan kesederhanaannya , manakala TensorRT-LLM dan SGLang memecahkan halangan prestasi dalam infrastruktur mewah, memaksimumkan penggabungan memori dan penggunaan Tensor Cores untuk mengekstrak nilai paling banyak daripada setiap jam pengkomputeran.
