Dil modellerini büyük ölçekte kullanıma sunma dünyasına girdiğimizde, en sık karşılaşılan sorunlardan biri, cüzdanlarımızı boşaltmadan hızlı çıkarım yapmanın yoludur. Başlangıçta, bir modeli laboratuvardan gerçek bir üretim ortamına taşımak büyük bir zorluktur, çünkü yapay zeka altyapısındaki verimlilik, bir hizmetin sorunsuz çalışması ile yoğun trafik altında çökmesi arasındaki farkı yaratır.
Bu senaryoda, GPU performansını en üst düzeye çıkarmak için tasarlanmış çeşitli araçlar ortaya çıkmıştır; bunlardan vLLM en popüler olanlarından biridir, ancak daha kapalı veya ultra özel çözümlerle doğrudan rekabet etmektedir. Körlemesine bir seçim yapmaktan kaçınmak için, bir çıkarım motoru seçiminin tamamen dağıtım kolaylığına, çeşitli donanımlarla uyumluluğa veya ham, bozulmamış performansa öncelik verip vermediğimize bağlı olduğunu anlamak çok önemlidir.
vLLM: Çok yönlü ve açık standart
vLLM, esnekliğe odaklanması sayesinde vazgeçilmez bir araç olarak kendini kanıtlamıştır. En büyük gücü, GPU belleğini işletim sistemlerinin sanal belleğine benzer şekilde yöneten PagedAttention sistemidir. Bu, boşta kalan belirteçlerle alan israfını önler, daha büyük bağlam pencerelerine ve sistem çökmeleri olmadan çok daha fazla eş zamanlı isteğin işlenmesine olanak tanır.
- Ana avantajlar: Özellikle Hugging Face ile doğrudan entegrasyonu sayesinde iş akışını büyük ölçüde kolaylaştırması ve büyük veri kümelerini olağanüstü verimlilikle işleyebilmesiyle öne çıkıyor.
- Zayıf noktalar: Çok güçlü olmasına rağmen, yalnızca NVIDIA için tasarlanmış araçların en yüksek performansına ulaşamayabilir ve işlemci desteği oldukça sınırlı kalmaktadır.
TensorRT-LLM: NVIDIA'nın ağır topları
NVIDIA ekran kartınızın tüm gücünü en üst düzeye çıkarmak istiyorsanız, TensorRT-LLM mantıklı bir seçimdir. Genel amaçlı bir motor değil, CUDA grafik optimizasyonlarını ve birleştirilmiş çekirdekleri kullanarak hesaplamayı hızlandıran özel bir kütüphanedir. Triton Inference Server ve NeMo ile sorunsuz bir şekilde entegre olacak şekilde tasarlanmıştır ve NVIDIA ekosistemine zaten entegre olmuş kurumsal ortamlar için en değerli üründür .
vLLM'nin aksine, TensorRT-LLM çekirdek düzeyinde optimizasyona odaklanarak FP8 ve INT4 gibi niceleme formatlarını destekler. Ancak bu gücün bir bedeli var: öğrenme eğrisi daha karmaşık, yapılandırma daha zor ve açıkça AMD ve diğer alternatifleri dışlayarak yalnızca NVIDIA donanımıyla sınırlı .
Performans kapışması: vLLM, LMDeploy ve SGLang karşılaştırması
vLLM'nin gerçekte nerede durduğunu anlamak için, onu özellikle NVIDIA H100 gibi son teknoloji donanımlar üzerinde SGLang ve LMDeploy gibi diğer güçlü rakiplerle karşılaştırmak faydalı olacaktır. Ham performans testlerinde (saniyede token sayısı), önemli bir mimari fark gözlemlendi . SGLang ve LMDeploy 16.200 tok/s'ye yakın rakamlara ulaşırken, vLLM, FlashInfer ile bile, 12.500 tok/s civarında seyrediyor.
Bu %29'luk fark matematiksel hesaplamalardan değil, orkestrasyon yükünden kaynaklanıyor . SGLang, karmaşık desenleri işlemek için RadixAttention kullanırken, LMDeploy ise Python yükünü ortadan kaldıran saf bir C++ arka ucu (TurboMind) kullanıyor. vLLM, birçok mimariyle uyumlu olmak ve esnek eklentiler sunmak amacıyla çok yönlülüğünü korumak için hızdan biraz ödün veriyor .
Çıkarım motorunuzu seçmek için hızlı rehber
Tek bir çözüm yok, ancak her durum için bir araç mevcut. Hızlı bir şekilde prototip oluşturmanız gerekiyorsa ve modelinizi basit bir pip kurulumuyla bugün çalışır hale getirmek istiyorsanız, vLLM ekosistemi ve desteği sayesinde en iyi müttefikinizdir.
Eğer özel bir çıkarım kümeniz ve karmaşık bağımlılıkları yönetebilecek bir teknik ekibiniz varsa ve maksimum performans arıyorsanız , SGLang doğru seçimdir. Karmaşık kurulum gerektirmeyen, istikrarlı üretim ve H100 performansı arasında bir denge arayanlar için ise LMDeploy sağlam bir seçenektir.
Teknik hususlar ve uygulama
Uygulama sırasında sorunlara yol açabilecek detaylar vardır. Örneğin, GPU belleğinin %95'ini ayırmak, CUDA grafiğini yakalarken genellikle sistem hatalarına neden olur. Kararlılığı sağlamak için %80'lik bir güvenlik payı kullanmak en iyisidir.
İşleri basitleştirmek için, Northflank gibi platformlar, bu motorları manuel olarak altyapı kurmaya gerek kalmadan GPU hızlandırmalı konteynerlerde çalıştırmanıza olanak tanır . Bu, ölçeklendirmeden önce hangisinin daha iyi performans gösterdiğini karşılaştırmak için vLLM ve TensorRT-LLM'yi paralel olarak test etmeyi mümkün kılar.
Son karar, dağıtım kolaylığı ve donanım optimizasyonu arasında denge kurmaya bağlıdır. vLLM uyumluluğu ve sadeliğiyle öne çıkarken , TensorRT-LLM ve SGLang, üst düzey altyapılarda performans engellerini aşarak bellek birleştirmeyi ve Tensor Çekirdeklerinin kullanımını en üst düzeye çıkararak her bir saatlik hesaplamadan en yüksek değeri elde etmeyi sağlar.
