Новость

Сравнение бэкендов для инференса LLM: vLLM, LMDeploy и Triton Inference Server

1 источник

Все новости

На Habr сравнили три бэкенда для инференса больших языковых моделей: vLLM, LMDeploy и экосистему NVIDIA Triton Inference Server с TensorRT-LLM. В материале разбираются управление памятью, квантование, распределение запросов и результаты бенчмарков на NVIDIA Hopper и Blackwell.

На Habr опубликован разбор, в котором сравниваются vLLM, LMDeploy и экосистема NVIDIA Triton Inference Server с TensorRT-LLM для инференса больших языковых моделей. Автор рассматривает управление памятью, методы квантования, распределение запросов и результаты бенчмарков на архитектурах NVIDIA Hopper и Blackwell. Отмечается, что рост параметров современных нейросетей и увеличение длины контекста делают операционные расходы на генерацию текста важным ограничением для масштабирования сервисов, поэтому для эффективной работы с дорогостоящими GPU нужен специализированный софт.

Источники 1
  • Сравнение бэкендов для инференса LLM: vLLM, LMDeploy и Triton Inference Server Habr AI 
    vLLM vs LMDeploy vs Triton: обзор бэкендов для инференса LLM

Лучший способ сжечь бюджет компании на инфраструктуру — запуск LLM в продакшене. Но только если вы не знаете, какой бэкенд использовать и как его настраивать.

Проблема в том, что параметры современных нейросетей растут по экспоненте, а обрабатываемый контекст становится все длиннее. Из-за этого операционные расходы на генерацию текста превращаются в главный барьер для масштабирования сервисов. Обслуживать запросы к LLM в десятки раз сложнее и дороже, чем крутить классический поиск по ключевым словам. Чтобы не разориться на счетах и выжать максимум из дорогостоящих GPU, нужен специализированный софт.

В этой статье мы подробно сравним три ведущих бэкенда для инференса: vLLM, LMDeploy и экосистему NVIDIA Triton Inference Server в связке с TensorRT-LLM. Мы разберем, как они управляют памятью, какие методы квантования используют и как распределяют запросы, а также оценим результаты их бенчмарков на актуальных архитектурах NVIDIA Hopper и Blackwell. Читать далее

#mlops #selectel #ml #nvidia #vllm #triton_inference_server #lmdeploy | @habr_ai