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...
vLLM是专门为语言模型推理设计的轻量级引擎,注重于实时性能和易用性。它支持多种语言模型格式,能够快速加载模型并进行高效推理。vLLM的优点在于其简洁高效的特性,以及对各种硬件平台的良好兼容性。 不过,vLLM可能在处理超大规模语言模型时面临性能瓶颈,且对于特定硬件的优化程度可能不如专用引擎。 三、LMDeploy LMDeploy...
在选择LLM推理引擎时,需要根据具体的应用场景、硬件环境、性能需求以及成本预算等多方面因素进行综合考虑。TensorRT-LLM适用于NVIDIA GPU集群上的大规模部署;vLLM则适合对吞吐量和延迟有较高要求的场景;LMDeploy(或类似推理引擎)提供了较好的灵活性和易用性;而MLC-LLM(假设性)则可能更适用于需要定制化服务的场景。借助...
通过vLLM在ShareGPT数据集上对模型的性能进行基准测试 !wget https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json %cd vllm !pythonbenchmarks/benchmark_throughput.py --backend vllm --dataset ../ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_...
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 ...
MLC-LLM:解码性能略低,100个用户每秒约3500个令牌。然而随着时间的推进,TGR从运行基准测试5分钟后降低到每秒3100个Token。 vLLM:一流的 TTFT。但与LMDeploy和MLC-LLM相比,解码性能不太理想,每秒2300-2500个令牌类似于 TGI 和 TRT-LLM。 后面来看看Llama-3-70B 4位量化的情况: ...
TensorRT vs vLLM vs LMDeploy vs MLC-LLM LLM擅长文本生成应用程序,如聊天和代码完成模型,能够高度理解和流畅。但是它们的大尺寸也给推理带来了挑战。有很多个框架和包可以优化LLM推理和服务,所以在本文中我将整理一些常用的推理引擎并进行比较。 提供专业的人工智能知识,涉及领域包括CVNLP和数据挖掘等...
前言学习tvm是如何解决LLM推理问题. 1. Model Arch GeneratorLLM有一个特点就是其动态与自回归的特性, 传统CNN的模型的计算通路都保存在模型中, 对于DL Compiler来说只需要将固定shape下的模型进行编译优化即可, …
vLLM 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 ...
vLLM 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 ...