Ko se poglobimo v svet uvajanja jezikovnih modelov v velikem obsegu, je ena najpogostejših težav, kako hitro sklepati, ne da bi pri tem izpraznili svoje denarnice. Sprva je prenos modela iz laboratorija v resnično produkcijsko okolje velik izziv, saj je učinkovitost infrastrukture umetne inteligence tista, ki razlikuje med storitvijo, ki leti, in tisto, ki se sesuje zaradi velikega prometa.
V tem scenariju so se pojavila različna orodja, zasnovana za maksimiranje zmogljivosti grafičnih procesorjev, pri čemer je vLLM eno najbolj priljubljenih, čeprav se neposredno kosa z bolj zaprtimi ali ultra specializiranimi rešitvami. Da bi se izognili slepi izbiri, je ključnega pomena razumeti, da je izbira mehanizma za sklepanje v celoti odvisna od tega, ali dajemo prednost enostavnosti uvajanja, združljivosti z raznoliko strojno opremo ali surovi, neokrnjeni zmogljivosti.
vLLM: Vsestranski in odprti standard
vLLM se je zaradi svoje osredotočenosti na prilagodljivost uveljavil kot nepogrešljivo orodje. Njegova največja prednost je sistem PagedAttention , ki upravlja pomnilnik GPU podobno kot virtualni pomnilnik operacijskih sistemov. To preprečuje izgubo prostora z nedejavnimi žetoni, kar omogoča večja kontekstna okna in obdelavo veliko več hkratnih zahtev brez zrušitev sistema.
- Glavne prednosti: Izstopa po neposredni integraciji s Hugging Face, kar močno olajša potek dela, in po zmožnosti obdelave velikih količin podatkov z izjemno učinkovitostjo.
- Šibke točke: Čeprav je zelo zmogljiv, morda ne bo dosegel vrhunske zmogljivosti orodij, zasnovanih izključno za NVIDIA, njegova podpora za procesorje pa ostaja precej omejena.
TensorRT-LLM: NVIDIA-jina težka artilerija
Če želite iz NVIDIA kartice izvleči vso moč, je TensorRT-LLM logična izbira. Ne gre za splošni mehanizem, temveč za specializirano knjižnico, ki uporablja optimizacije grafov CUDA in združena jedra za pospešitev računalništva. Zasnovan je za brezhibno integracijo s Triton Inference Server in NeMo, zato je pravi dragulj za poslovna okolja, ki so že vključena v ekosistem NVIDIA.
Za razliko od vLLM se TensorRT-LLM osredotoča na optimizacijo na ravni jedra in podpira formate kvantizacije, kot sta FP8 in INT4. Vendar pa ima ta moč svojo ceno: krivulja učenja je bolj zapletena, konfiguracija je težja in očitno je omejena izključno na strojno opremo NVIDIA , izključujoč AMD in vse druge alternative.
Primerjava zmogljivosti: vLLM proti LMDeploy in SGLang
Da bi razumeli, kje vLLM dejansko stoji, ga je koristno primerjati z drugimi težkokategorniki, kot sta SGLang in LMDeploy na najsodobnejši strojni opremi, zlasti NVIDIA H100. V testih surove zmogljivosti (žetoni na sekundo) je bila opažena precejšnja arhitekturna razlika . Medtem ko SGLang in LMDeploy dosegajo številke blizu 16.200 tokov na sekundo, se vLLM, tudi s FlashInferjem, giblje okoli 12.500 tokov na sekundo.
Ta 29-odstotna razlika ni posledica matematičnih izračunov, temveč stroškov orkestracije . SGLang uporablja RadixAttention za obravnavo kompleksnih vzorcev, LMDeploy pa se zanaša na čisti C++ backend (TurboMind), ki odpravlja breme Pythona. vLLM v svojem poskusu združljivosti s številnimi arhitekturami in ponudbe prilagodljivih vtičnikov žrtvuje nekaj hitrosti , da bi ohranil vsestranskost.
Kratek vodnik za izbiro mehanizma sklepanja
Ni ene same rešitve, obstaja pa orodje za vsako situacijo. Če morate hitro izdelati prototip in želite, da vaš model deluje že danes s preprosto namestitvijo pipa, je vLLM zaradi svojega ekosistema in podpore vaš najboljši zaveznik.
Če imate namensko gručo sklepanja in tehnično ekipo, ki je sposobna obravnavati kompleksne odvisnosti, in iščete maksimalno zmogljivost , je SGLang prava izbira. Za tiste, ki iščejo ravnovesje med stabilno produkcijo in zmogljivostjo H100 brez zapletene namestitve, je LMDeploy dobra možnost.
Tehnični vidiki in uvedba
Med implementacijo obstajajo podrobnosti, ki lahko povzročijo težave. Na primer, dodelitev 95 % pomnilnika GPU pogosto povzroči sistemske napake pri zajemanju grafa CUDA. Za zagotovitev stabilnosti je najbolje uporabiti varnostno rezervo 80 % .
Za poenostavitev vam platforme, kot je Northflank, omogočajo zagon teh mehanizmov v vsebnikih s pospeševanjem GPU brez ročnega nastavljanja infrastrukture. To omogoča vzporedno testiranje vLLM in TensorRT-LLM, da se pred skaliranjem primerja, kateri deluje bolje.
Končna odločitev je odvisna od iskanja ravnovesja med enostavnostjo uvajanja in optimizacijo strojne opreme. vLLM izstopa po svoji združljivosti in preprostosti , medtem ko TensorRT-LLM in SGLang prebijata ovire zmogljivosti v vrhunskih infrastrukturah, saj maksimizirata združevanje pomnilnika in uporabo jeder Tensor za izvlečenje največje vrednosti iz vsake ure računalništva.
