- vLLM вирізняється своєю універсальністю, легкістю інтеграції з Hugging Face та ефективною системою пам'яті, що використовує PagedAttention.
- TensorRT-LLM — це найкращий варіант для користувачів NVIDIA з точки зору продуктивності, хоча він складніший у налаштуванні та менш гнучкий.
- У високопродуктивних бенчмарках такі движки, як SGLang та LMDeploy, перевершують vLLM за швидкістю завдяки власним оптимізаціям C++ та меншим накладним витратам на оркестрацію.
Коли ми заглиблюємося у світ розгортання мовних моделей у великих масштабах, одним із найпоширеніших головних болів є те, як швидко робити висновки, не спустошуючи наші гаманці. Спочатку перенесення моделі з лабораторії в реальне робоче середовище є серйозною проблемою, оскільки ефективність інфраструктури штучного інтелекту – це те, що відрізняє сервіс, який працює, від того, який дає збої під час інтенсивного трафіку.
У цьому сценарії з'явилися різні інструменти, розроблені для максимізації продуктивності графічних процесорів, одним з найпопулярніших є vLLM, хоча він конкурує з більш закритими або ультраспеціалізованими рішеннями. Щоб уникнути сліпого вибору, важливо розуміти, що вибір механізму логічного висновку повністю залежить від того, чи надаємо ми пріоритет простоті розгортання, сумісності з різноманітним обладнанням чи чистій, непідробній продуктивності.
vLLM: Універсальний та відкритий стандарт
vLLM зарекомендував себе як незамінний інструмент завдяки своїй зосередженості на гнучкості. Його найбільшою перевагою є система PagedAttention , яка керує пам'яттю графічного процесора подібно до віртуальної пам'яті операційних систем. Це запобігає марнуванню простору через невикористані токени, дозволяючи використовувати більші контекстні вікна та обробляти набагато більше одночасних запитів без збоїв системи.
- Основні переваги: Він вирізняється прямою інтеграцією з Hugging Face, що значно спрощує робочий процес, та здатністю обробляти великі пакети даних з надзвичайною ефективністю.
- Слабкі місця: Хоча він дуже потужний, він може не досягти пікової продуктивності інструментів, розроблених виключно для NVIDIA, а підтримка його процесорів залишається досить обмеженою.
TensorRT-LLM: важка артилерія NVIDIA
Якщо ви хочете розкрити всю потужність відеокарти NVIDIA, TensorRT-LLM — логічний вибір. Це не універсальний рушій, а спеціалізована бібліотека, яка використовує оптимізацію графів CUDA та об'єднані ядра для прискорення обчислень. Розроблена для безперешкодної інтеграції з Triton Inference Server та NeMo, вона є перлиною для корпоративних середовищ, які вже занурені в екосистему NVIDIA.
На відміну від vLLM, TensorRT-LLM зосереджений на оптимізації на рівні ядра , підтримуючи формати квантування, такі як FP8 та INT4. Однак ця потужність має свою ціну: крива навчання складніша, налаштування складніше, і вона, очевидно, обмежена виключно апаратним забезпеченням NVIDIA , виключаючи AMD та будь-які інші альтернативи.
Порівняння продуктивності: vLLM проти LMDeploy та SGLang
Щоб зрозуміти справжній стан vLLM, корисно порівняти його з іншими важковаговиками, такими як SGLang та LMDeploy на передовому обладнанні, зокрема NVIDIA H100. У тестах продуктивності (токени за секунду) спостерігався значний архітектурний розрив . У той час як SGLang та LMDeploy досягають показників, близьких до 16 200 ток/с, vLLM, навіть з FlashInfer, коливається близько 12 500 ток/с.
Ця різниця в 29% пов'язана не з математичними розрахунками, а радше з витратами на оркестрацію . SGLang використовує RadixAttention для обробки складних шаблонів, а LMDeploy спирається на чистий C++ бекенд (TurboMind), який усуває навантаження Python. vLLM, намагаючись бути сумісним з багатьма архітектурами та пропонувати гнучкі плагіни, жертвує деякою швидкістю , щоб зберегти універсальність.
Короткий посібник з вибору механізму логічного висновку
Немає єдиного рішення, але є інструмент для кожної ситуації. Якщо вам потрібно швидко створити прототип і ви хочете, щоб ваша модель працювала вже сьогодні за допомогою простої установки pip, vLLM — ваш найкращий союзник завдяки своїй екосистемі та підтримці.
Якщо у вас є спеціалізований кластер виводу даних та технічна команда, здатна обробляти складні залежності, і ви шукаєте максимальну продуктивність , SGLang — це те, що вам потрібно. Для тих, хто шукає баланс між стабільною роботою та продуктивністю H100 без складної інсталяції, LMDeploy — це надійний варіант.
Технічні аспекти та розгортання
Під час реалізації є деталі, які можуть спричинити проблеми. Наприклад, виділення 95% пам'яті графічного процесора часто призводить до системних помилок під час захоплення графіка CUDA. Найкраще використовувати запас міцності 80% для забезпечення стабільності.
Для спрощення, такі платформи, як Northflank, дозволяють запускати ці рушії в контейнерах з прискоренням GPU без ручного налаштування інфраструктури. Це дає можливість паралельно тестувати vLLM та TensorRT-LLM, щоб порівняти, який з них працює найкраще, перед масштабуванням.
Остаточне рішення залежить від знаходження балансу між простотою розгортання та оптимізацією обладнання. vLLM вирізняється своєю сумісністю та простотою , тоді як TensorRT-LLM та SGLang долають бар'єри продуктивності у високопродуктивних інфраструктурах, максимізуючи коалесценцію пам'яті та використовуючи Tensor Cores для отримання максимальної користі від кожної години обчислень.
