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 satu cabaran besar, memandangkan kecekapan dalam infrastruktur AI Itulah yang membezakan antara perkhidmatan yang beroperasi menggunakan pesawat dan perkhidmatan yang tersekat apabila terdapat kesesakan lalu lintas.
Dalam senario ini, pelbagai alat telah muncul yang direka untuk memanfaatkan sepenuhnya GPU, dengan vLLM menjadi salah satu yang paling popular, walaupun ia bersaing secara langsung dengan penyelesaian yang lebih tertutup atau ultra khusus. Untuk mengelakkan daripada membuat keputusan yang terburu-buru, adalah penting untuk memahami bahawa pilihan enjin inferens Ia bergantung sepenuhnya kepada sama ada kita mengutamakan kemudahan penggunaan, keserasian dengan pelbagai perkakasan atau prestasi mentah yang paling liar.
vLLM: Standard yang serba boleh dan terbuka
vLLM telah meletakkan dirinya sebagai alat yang sangat diperlukan kerana fokusnya pada fleksibiliti. Kekuatan terbesarnya ialah sistemnya PagedPerhatianyang mengurus memori GPU sama seperti cara sistem pengendalian menggunakan memori maya. Ini menghalang pembaziran ruang dengan token yang tidak aktif, membolehkan pengurusan memori GPU yang lebih cekap. tetingkap konteks yang lebih luas dan memproses lebih banyak permintaan serentak tanpa sistem ranap.
- 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 mengekstrak 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 gabungan untuk mempercepatkan pengkomputeran. Ia direka bentuk untuk disepadukan dengan lancar dengan Triton Inference Server dan NeMo, menjadikannya permata mahkota untuk persekitaran korporat yang sudah pun terlibat dalam ekosistem NVIDIA.
Tidak seperti vLLM, TensorRT-LLM memberi tumpuan kepada pengoptimuman peringkat kernelmenyokong format kuantisasi seperti FP8 atau INT4. Walau bagaimanapun, kuasa ini datang dengan harga: lengkung pembelajaran lebih kompleks, konfigurasi lebih sukar, dan, sudah tentu, Ia terhad secara eksklusif kepada perkakasan NVIDIA.tidak termasuk AMD atau mana-mana alternatif lain.
Pertarungan prestasi: vLLM lawan LMDeploy dan SGLang
Untuk memahami kedudukan sebenar vLLM, adalah menarik untuk membandingkannya dengan syarikat-syarikat besar lain seperti SGLang dan LMDeploy pada perkakasan canggih, khususnya NVIDIA H100. Dalam ujian prestasi mentah (token sesaat), a jurang seni bina agak besar. Walaupun SGLang dan LMDeploy mencapai angka hampir 16.200 tok/s, vLLM, walaupun dengan FlashInfer, kekal sekitar 12.500 tok/s.
Perbezaan 29% ini bukan disebabkan oleh pengiraan matematik, tetapi disebabkan oleh beban orkestrasiSGLang menggunakan RadixAttention untuk mengendalikan corak yang kompleks, dan LMDeploy memilih backend C++ tulen (TurboMind) yang menghapuskan beban Python. vLLM, dengan cuba serasi dengan banyak seni bina dan menawarkan plugin yang fleksibel, mengorbankan sebahagian daripada kelajuan untuk mengekalkan fleksibiliti.
Panduan ringkas untuk memilih enjin inferens anda
Tiada penyelesaian tunggal, tetapi terdapat alat untuk setiap situasi. Jika anda memerlukannya prototaip pantas Dan jika anda mahu model ini berfungsi hari ini dengan pemasangan pip yang mudah, vLLM ialah sekutu terbaik anda kerana ekosistem dan sokongannya.
Jika anda mempunyai kluster inferens khusus dan pasukan teknikal yang mampu mengendalikan kebergantungan yang kompleks, cari prestasi maksimum Dan SGLang adalah pilihannya. Bagi mereka yang mencari keseimbangan antara pengeluaran dan prestasi yang stabil Dengan pemasangan H100 yang mudah, LMDeploy ialah pilihan yang tepat.
Pertimbangan teknikal dan penggunaan
Semasa pelaksanaan, terdapat butiran yang boleh menyebabkan masalah. Contohnya, memperuntukkan 95% memori GPU sering menyebabkan ralat sistem semasa merakam graf CUDA. Sebaiknya gunakan Margin keselamatan 80% untuk memastikan kestabilan.
Untuk memudahkan, platform seperti Northflank membenarkan enjin ini dijalankan dalam kontena dengan Pecutan GPU tanpa menyediakan infrastruktur secara manual. Ini membolehkan anda menguji vLLM dan TensorRT-LLM secara selari untuk membandingkan yang mana satu lebih sesuai sebelum penskalaan.
Keputusan muktamad bergantung pada mencari keseimbangan antara kemudahan penggunaan dan pengoptimuman perkakasan. vLLM menonjol kerana keserasian dan kesederhanaan, manakala TensorRT-LLM dan SGLang mengatasi had prestasi dalam infrastruktur mewah, memaksimumkan penggabungan ingatan dan penggunaan Teras Tensor untuk mendapatkan nilai maksimum daripada setiap jam pengkomputeran.
