通过查阅资料,代码定位了解到,lmdeploy的后端turbomind执行效率高于vllm的后端,其中最核心的是关于int4量化的实现方式差别。 VLLM对AWQ的模型没有原生支持[强制使用awq模式性能非常差],需要转换成AWQ_marlin,然后调用对应的cuda kernel计算,核心的kernel是gptq_marlin_gemm turbomind,原生集成了AWQ的kernel,都放在G...
• OpenAI-Beta CORS 头支持，方便前端集成。🔥 Ollama vs. vLLM vs. LMDeploy：谁才是本地部署王者？📌 结论：如何选择？• 个人开发者 / 快速测试 → Ollama（安装简单，模型丰富）• 企业高并发 API 服务 → vLLM（吞吐量最高，适合 GPU 集群）• 低延迟实时交互 → LMDeploy（优化短文本，...
vLLM提供LLM推理和服务,具有SOTA吞吐量,分页注意力,连续批处理,量化(GPTQ, AWQ, FP8)的支持和优化的CUDA内核。 我们首先安装相应的包 !pip install -q vllm !git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git !pip install -q datasets !pip install transformers scipy from vllm import LLM, Sampli...
Ollama v0.6.6 更新带来更强推理、更快下载和更稳内存,新增 Granite 3.3 和 DeepCoder 模型,优化下载器与内存管理,并修复关键BUG,提升API灵活性,对比vLLM和LMDeploy在各方面表现均衡,适合个人和企业开发者。
二、vllm、lmdeploy、tensorrt-llm性能对比 vllm vllm在所有并发用户级别上实现了同类最佳的TTFT性能,这意味着在需要即时反馈的应用中,如交互式聊天机器人,vllm能够提供出色的用户体验。然而,相比于lmdeploy和tensorrt-llm,vllm的decoding性能稍显逊色。 lmdeploy lmdeploy在token生成率方面表现出色,对于高并发环境...
vLLM提供LLM推理和服务,具有SOTA吞吐量,分页注意力,连续批处理,量化(GPTQ, AWQ, FP8)的支持和优化的CUDA内核。 我们首先安装相应的包 !pip install -q vllm !git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git !pip install -q datasets
简介:本文深入对比了四种主流的LLM推理引擎:TensorRT、vLLM、LMDeploy和MLC-LLM,从功能特性、性能表现及适用场景等方面为用户提供全面的选型建议。 在选择LLM(Large Language Model,大型语言模型)推理引擎时,开发者和研究人员面临着多种选项。每一种引擎都有其独特的功能特性和适用场景,因此做出明智的选择对于确保项目的...
结论：• LMDeploy 在 国产芯片（Ascend）优化 和 MOE 模型支持 上优势明显，适合企业级部署。• Ollama 适合 个人开发者 快速体验模型，但功能较简单。• VLLM 在 GPU 高并发推理 上表现优秀，但缺少 NPU 支持。📥 如何体验？pip install lmdeploy==0.7.3或参考官方文档：https://github.com/Intern...
TensorRT-LLM TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF模型、tensorrt模型和TensorRT-INT8模型(量化)的执行时间、ROUGE分数、延迟和吞吐量。 我这里在Linux上安装Nvidia-container-toolkit,初始化Git LFS(用于下载HF Models),并下载...
在当今AI和深度学习领域,大型语言模型(LLM)的广泛应用极大地推动了自然语言处理(NLP)的发展。然而,LLM的庞大尺寸给推理带来了巨大挑战。为了优化LLM的推理性能,业界开发了多种推理引擎。本文将详细对比TensorRT-LLM、vLLM、LMDeploy和MLC-LLM四种常见的LLM推理引擎,并借助百度智能云一念智能创作平台(https://yinian.cl...