vLLM, TensorRT-LLM, HF TGI & LMDeploy: Vergleich für produktiven LLM-Inferring
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Die Bereitstellung von großen Sprachmodellen in der Produktion ist heute ein komplexes Systemproblem, das weit über das einfache Aufrufen von generate() hinausgeht. Für echte Arbeitslasten entscheidet die Wahl des Inferenz-Stacks maßgeblich über die Tokens pro Sekunde, die Endlatenz und letztlich die Kosten pro Million Tokens auf einer gegebenen GPU-Flotte.
In diesem Vergleich werden vier weit verbreitete Stacks untersucht: vLLM, TensorRT-LLM, HF TGI und LMDeploy. Der Beitrag wurde ursprünglich auf MarkTechPost veröffentlicht.
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