Ollama和vLLM的一些选型建议 Ollama和vLLM各有优劣,具体选择应依据实际需求而定,以下是一些选型建议: 1、简单易用与快速部署: 若您需要一个简单易操作、能够快速部署的LLM解决方案,且对推理速度要求不高,Ollama会是不错的选择。其跨平台支持和低内存占用的特点,使其非常适合资源受限的设备,能够快速搭建起基础的模型应用
从某种意义上而言,作为一款高性能推理引擎,vLLM 专注于分布式部署和大规模推理任务,适合需要处理高并发请求的场景。 与传统框架的对比:相较于 Hugging Face Transformers 等传统推理框架,vLLM 在吞吐量和资源利用率上具有显著优势,推理速度可提升 2-4 倍。 vLLM 的技术核心在于其创新的内存管理和推理优化技术,通过 ...
DeepSeek 在其公告中首先对开源生态系统表达了诚挚的感谢，承认其在模型训练（依赖 PyTorch 等框架）和推理引擎构建（早期基于 vLLM）方面都深受开源社区的裨益。随着自研的 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 等模型展现出强大的能力，市场对其高效部署方案的需求与日俱增，促使 DeepSeek 思考如何将自身的进展回馈给社区。图...
此时,可以使用 APMPlus 无缝监控 vLLM 推理引擎,将 vLLM 中的观测数据上报到 APMPlus,分析对话并深入了解 LLM。 前提条件 已经准备基础环境,并获取 service name 等信息。 已经开通应用性能监控全链路版服务端监控,详细步骤参见:开通服务端监控。 操作步骤 步骤一:观测数据上报 支持通过 ...
一、推理引擎巅峰对决:vLLM与TGI性能实测 1. 核心技术原理深度解析 vLLM的PagedAttention机制: 显存碎片化解决方案:借鉴操作系统虚拟内存的分页管理,将每个请求的KV Cache划分为固定大小的块(例如4KB)。当显存不足时,通过LRU策略将不活跃块换出到主机内存。
应用生态:vLLM:在开源社区中使用广泛,开发者活跃,相关项目和功能研发丰富。SGLang 虽然发展势头良好,但生态和用户规模上相对不如 vLLM 。 推理性能:vLLM:通过优化参数配置,如 gpu_memory_utilization、max_model_len、cpu_offload、tensor_parallel_size 等,可以在降低显存占用的同时,保持较高的推理效率。SGLang:...
推理引擎，就是专门用于高效运行大模型推理任务的软件系统，在保持模型输出准确性的前提下，最大化推理速度、吞吐量和资源利用率，典型代表有 vLLM、TGI、SGLang、TensorRT 等。推理引擎是大模型产品化部署的基础设施核心。推理引擎的发展大概分为两个阶段，第一个阶段是在 2023 年之前的早期阶段。此时，行业内还并...
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GitLFS(用于下载HF Models),并下载所需的软件包...
最近，DeepSeek 宣布了一项重要决定:将其自研的推理引擎进行开源，但并不会直接向公众开放完整的代码库。相反，他们选择与现有的开源项目 vLLM 合作，致力于分享核心的优化成果。这一举动旨在解决开源社区中普遍存在的代码库分歧、基础设施依赖及维护资源有限等难题。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney D...
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...