主流 LLM 部署框架

框架	主要特點	適用場景
vLLM	- 超快推理（高吞吐） - 動態批處理 - 支持 HuggingFace Transformer - 支持 PagedAttention	高并發、低延遲在線推理
TGI (Text Generation Inference)	- Huggingface官方出品 - 多模型管理 - 支持動態量化 - 支持 Flash Attention	生產環境大規模推理
Triton Inference Server	- NVIDIA出品 - 支持多種框架（PyTorch、TensorFlow、ONNX） - 多模型管理和自動Batching	通用模型部署、高性能
DeepSpeed-MII	- 微調和推理一體化 - 支持數千億參數推理（ZeRO-Inference） - DeepSpeed集成	超大模型推理優化
FasterTransformer	- NVIDIA高性能庫 - 純推理加速（TensorRT級別） - 專為巨型模型而生	極限推理加速場景
Turbomind (By Alibaba)	- 阿里自研，兼容 Huggingface - 極致多卡推理 - FP16/BF16混合精度	大模型國產部署
vLLM+OpenAI API兼容	- 通過OpenAI接口暴露 - 低成本私有部署	搭建內部API服務

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搭建內部 API 服務的區別

不同框架提供的API服務有不同的實現和調優方式，下面列出不同框架搭建內部API服務的特點：

框架	內部 API 服務搭建特點
vLLM	- 快速響應：vLLM專注于超高吞吐量和低延遲，非常適合需要響應速度快的在線推理任務。 - 動態批處理：能夠根據請求的大小動態調整批處理大小，進一步提升吞吐量。 - 適用場景：多用于高并發的API服務場景。
TGI (Text Generation Inference)	- 多模型管理：支持同時管理多個模型，可以根據業務需求靈活切換模型。 - Flash Attention支持：提供高效的注意力機制，適用于需要高性能推理的服務。 - 適用場景：生產環境中大規模的推理服務，尤其適用于處理大量請求的場景。
Triton Inference Server	- 多框架支持：支持PyTorch、TensorFlow、ONNX等多種框架，能夠與不同類型的模型兼容。 - 自動Batching：能夠自動進行批處理，優化吞吐量。 - 適用場景：適用于各種類型的API服務，無論是單個模型還是多個模型同時服務。
DeepSpeed-MII	- 微調和推理一體化：能夠同時進行微調和推理，適合需要根據用戶反饋優化模型的場景。 - ZeRO-Inference：通過分布式優化，大幅降低對內存的需求，適合超大模型的推理。 - 適用場景：超大模型推理服務，尤其在云環境和大型計算集群中部署。
FasterTransformer	- TensorRT加速：支持使用TensorRT等推理加速工具，極大提升推理速度。 - 適用場景：對推理性能要求極高的應用，特別是推理任務對延遲要求嚴格的場景。
Turbomind (By Alibaba)	- 極致多卡支持：專為多卡部署優化，能夠最大化硬件資源的利用率，適合大規模的推理任務。 - FP16/BF16混合精度：通過混合精度優化，提升推理性能并降低計算需求。 - 適用場景：大模型推理和國產化部署。
vLLM+OpenAI API兼容	- 低成本私有部署：提供類似OpenAI API的接口，能夠以較低的成本實現大模型的私有部署。 - 適用場景：公司內部API服務，適用于需要私有化的開發環境。

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總結：

• vLLM 和 TGI 更適合于 在線推理 和 高并發請求的場景，因為它們的 低延遲 和 高吞吐量 設計。

• Triton Inference Server 是一個多框架支持的通用推理框架，適合需要兼容多種框架和處理多模型的場景。

• DeepSpeed-MII 更適合于 超大模型推理 和 微調 場景，尤其是需要優化內存和推理性能的環境。

• FasterTransformer 是專為高效推理而生，特別適合對延遲要求非常嚴格的任務。

• Turbomind 在 大模型部署 和 多卡支持 方面非常強大，特別適用于國產化場景。

• vLLM+OpenAI API兼容 提供了類似 OpenAI 接口的私有部署服務，適合有低成本部署需求的場景。

選擇框架時的考慮：

• 硬件資源：如果有多個 GPU 或者強大的硬件，DeepSpeed-MII 和 Turbomind 能發揮更大作用。

• 推理性能：FasterTransformer 和 Triton 是極限推理加速場景的優選。

• 應用規模和并發：vLLM 和 TGI 非常適合高并發的在線推理任務。

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