以下是當前主流的大模型訓練與推理框架的全面匯總

以下是更新后包含 SGLang 的大模型訓練與推理框架列表，并對分類和示例進行了優化：

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一、通用深度學習推理框架

1. TensorRT-LLM

   • 特點：NVIDIA推出的針對Transformer類模型的優化框架，支持多GPU分布式推理和低精度量化。
   • 示例：加速BERT、GPT-3等模型推理，集成Kernel融合和矩陣乘優化技術。

2. ONNX Runtime

   • 特點：跨框架模型部署工具，支持ONNX格式模型的硬件無關優化。
   • 示例：將PyTorch或TensorFlow模型轉換為ONNX格式后部署到CPU/GPU。

3. OpenVINO

   • 特點：英特爾開發的跨平臺推理工具，支持CPU/VPU/FPGA硬件加速。
   • 示例：圖像分類模型（如ResNet）在英特爾CPU上的高效推理。

4. FasterTransformer

   • 特點：NVIDIA優化的Transformer推理庫，支持Tensor Core加速。
   • 示例：BERT和GPT模型在NVIDIA GPU上的低延遲推理。

5. MNN

   • 特點：阿里巴巴推出的輕量級推理框架，支持移動端和邊緣設備。
   • 示例：移動端圖像識別模型的部署。

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二、大語言模型（LLM）專用框架

6. vLLM

   • 特點：基于PagedAttention技術的高吞吐量引擎，支持動態批處理。
   • 示例：部署Llama、GPT-4等模型，吞吐量比HuggingFace高10倍以上。

7. HuggingFace TGI (Text Generation Inference)

   • 特點：支持多GPU擴展和量化方案，兼容HuggingFace模型庫。
   • 示例：部署Falcon-180B或Llama 2-70B等萬億參數模型。

8. DeepSpeed-Inference

   • 特點：微軟開發的分布式推理框架，集成ZeRO優化器和3D并行技術。
   • 示例：千億參數模型（如Megatron-Turing NLG）的多節點推理。

9. Llama.cpp

   • 特點：純C++實現的輕量級推理引擎，支持CPU端4-bit量化。
   • 示例：在MacBook上運行Llama-7B模型，無需GPU。

10. LMDeploy

    • 特點：支持模型量化、服務化部署和性能監控。
    • 示例：百川智能系列模型的低資源部署。

11. SGLang

    • 特點：面向復雜提示工程的推理優化框架，通過結構化生成語言（Structured Generation Language）提升多輪對話、分支邏輯等場景的效率。
    • 示例：處理需要嵌套條件判斷的復雜提示（如多步驟數學推理），通過緩存中間結果減少重復計算，響應速度提升30%以上。

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三、新興框架與工具

12. TensorFlow Serving

    • 特點：專為TensorFlow模型設計的服務化框架，支持多版本管理。
    • 示例：部署TensorFlow SavedModel格式的分類模型。

13. Ollama

    • 特點：用戶友好的本地LLM運行工具，支持一鍵啟動模型。
    • 示例：在本地運行Mistral或Gemma模型。

14. MLC-LLM

    • 特點：支持多種硬件后端（如WebGPU、Vulkan）。
    • 示例：在瀏覽器中運行量化后的語言模型。

15. PowerInfer

    • 特點：基于稀疏激活模式的CPU-GPU混合推理框架。
    • 示例：在消費級GPU上高效運行大型模型。

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四、量化與壓縮工具

16. bitsandbytes

    • 特點：支持8-bit和4-bit量化，與HuggingFace無縫集成。
    • 示例：將Llama-2模型量化為4-bit后部署。

17. AWQ (Activation-aware Weight Quantization)

    • 特點：基于激活感知的權重量化算法，精度損失小。
    • 示例：量化OPT-175B模型并保持90%以上準確率。

18. GPTQ

    • 特點：基于梯度信息的后訓練量化方法。
    • 示例：將BERT模型壓縮至2-bit仍保持高精度。

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五、其他特色框架

19. LightLLM

    • 特點：極簡設計，專注于低資源環境下的推理優化。

20. ScaleLLM

    • 特點：支持千卡集群的超大規模模型推理。

21. Llamafile

    • 特點：將模型與運行時打包為單個可執行文件，便于分發。

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常用示例場景

場景	推薦框架	優勢
高吞吐量在線服務	vLLM、TGI	動態批處理、PagedAttention優化
復雜提示工程	SGLang	結構化生成、中間結果復用
邊緣設備部署	Llama.cpp、MNN	低資源消耗、支持CPU推理
多GPU分布式推理	DeepSpeed、TensorRT-LLM	3D并行、高效顯存管理
快速原型開發	Ollama、Transformers	易用性高、社區支持完善
量化壓縮	bitsandbytes、AWQ	低精度量化、最小化精度損失

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總結

當前主流框架超過23種（完整列表可參考），核心選擇需結合以下因素：

1. 硬件環境：GPU型號（如NVIDIA/AMD）、CPU架構、邊緣設備類型。
2. 模型類型：Transformer類模型優先選vLLM或FasterTransformer，輕量化模型可選Llama.cpp。
3. 部署需求：服務化場景用TGI或TensorRT-LLM，本地開發用Ollama或LM Studio。

如需完整框架列表及技術對比，可進一步查閱 大模型推理框架總結。