Выделение большого языка (LLM) быстро развивалось, что обусловлено необходимостью низкой задержки, высокой пропускной способности и гибкого развертывания в гетерогенном оборудовании.
В результате появился разнообразный набор фреймворков, каждый из которых предлагает уникальные оптимизации для масштабирования, производительности и оперативного управления.
Начиная с эффективной памятью памяти и непрерывной партии до обнимающегося лица TGI, готовой к производству оркестровки и дезагрегированной архитектуры Nvidia Dynamo, экосистема теперь охватывает исследовательские платформы, такие как Sglang, kubernetes-симпатичные стеки, такие как LLM-D и Enterprise-Oriented Control Plans, такие как Aibrix. В этой статье подробно рассматриваются эти рамки, подчеркивая их выбор дизайна, технические инновации и пригодность для различных, реальных сценариев развертывания.
VLLM: Оптимизированный вывод с Pagegataturation
VLLM является высоко оптимизированным механизмом вывода для LLMS, созданный в UC Berkeley и в настоящее время разработанный глобальным сообществом. Структура сосредоточена вокруг механизма PAGGETATTIANTION, который обеспечивает более эффективное и детальное управление памятью кэша ключа, необходимая для внимания трансформатора. Это дает VLLM преимущество при обслуживании рабочих нагрузок с длинными контекстными окнами и большими партиями. Другое инновации, непрерывное пакетирование, занимает графический процессор занятым, динамически вставляя и выходящие на пенсию запросов из партии. Дополнительные функции включают в себя управляемое декодирование с помощью ограниченных грамматических машин конечного состояния, предварительную фигуру для обработки длинных подсказок, разделение кэша префикса, спекулятивное декодирование и аппаратную поддержку, покрывающую NVIDIA, AMD, Intel и даже появляющиеся платформы акселератора. Двигатель обнажает API-совместимый с OpenAI, легко интегрируется с моделями обнимающих лиц и поддерживает многоцелевое развертывание с несколькими GPU, с тензором, трубопроводом и экспертным параллелизмом. VLLM часто выбирается для производственных сред, где максимизация пропускной способности сервера и задержка жизненно важна.
Обнимаю лицо TGI: готовый к предприятию сервирование вывода
Объятие вывода генерации текста лица (TGI) — это предпочтительная сервировочная платформа для предприятий с использованием модельной экосистемы Hugging Face. TGI предназначен для эффективного масштабирования вывода LLM для многих графических процессоров и узлов. Ключевые функции включают интеллектуальную партию, поддержку квантования (Int4, Int8, FP8), ускорение графического процессора и оркестровку для нескольких моделей. TGI может работать либо как автономный сервис, либо быть интегрированным с инструментами развертывания облаков для надежного мониторинга и автоматического масштаба. Его API совместим как с обнимающими лица, так и с конечными точками отдыха, с богатым инструментом для наблюдения и ведения ведения. Недавние релизы были сосредоточены на эффективном нарушении между кластерами графических процессоров, авторегрессивном планировании токенов и расширенном квантовании для минимизации задержки и максимизации пропускной способности. TGI особенно популярен среди организаций с разнообразными модельными требованиями и большим объемом, многопользовательским производственным чатом или рабочими нагрузками по созданию контента.
Sglang: программируемый контроль для сложных рабочих процессов LLM
SGLANG объединяет расширенную скорость с программируемым управлением потоками выполнения LLM. SGLANG, разработанный как для исследователей, так и для производственных групп, предлагает выделенный язык сценариев для цепочки и управления логикой модели. RadixAttention — это основная технология, которая обеспечивает повторное использование кэша для последовательностей с аналогичными префиксами — значительное преимущество в агентских и мультимодальных приложениях. Средство выполнения бэкэнд может использовать непрерывное партии, тензор и параллелизм трубопровода, спекулятивное декодирование и надежную мультимодельную оркестровку. SGLANG превосходен при выполнении задач с множественными рассуждениями или интеграции LLM с другими инструментами ИИ, включая модели зрения и поиска. С помощью своего структурированного фронта сценариев и оптимизации времени выполнения SGLANG дает разработчикам мелкозернистый контроль для динамических, сложных развертываний LLM.
Nvidia Dynamo: дезагрегированная служение для производительности гиперсмассы
Nvidia Dynamo-это современная структура распределенного вывода, которая использует опыт Nvidia в высокопроизводительных вычислениях и генеративном ИИ (Genai). Динамо архивируется вокруг дезагрегированной порции, которая делит фазы преподресса и декодирования запросов LLM. Это разделение обеспечивает динамическое назначение графических процессоров и гораздо более высокое использование при обращении с тысячами одновременных клиентов. Динамо написан в сочетании ржавчины для оркестровки и питона для расширяемости и может использовать несколько бэкэнд, включая VLLM, Tensorrt-LLM и пользовательские двигатели. Ключевыми техническими достижениями в Dynamo являются библиотека NIXL для ускоренных взаимосвязей, динамической маршрутизации GPU-Request, расширенного кэша и поддержки модульных плагина. Динамо предназначено для среды, где ультра-низкая задержка, устойчивость и быстрое масштабирование между кластерами центров обработки данных являются приоритетами. Он приобрел поддержку у поставщиков гиперспектов и крупных предприятий, ищущих непревзойденную эластичность.
Aibrix: облачный нативный оркестровка и управление
Aibrix служит плоскостью оркестровки и управления для облачной, удобной для исследований сервировки LLM. Назначенные для Kubernetes, Aibrix координаты динамического планирования, обеспечение соблюдения политики моделей, автомассалирование, управление LORA и регистрация плагинов для бэкэндов с открытым исходным кодом, таких как VLLM. Смешная оркестровка позволяет распространять запросы на вывод по многоцелевым кластерам с гибридным планированием с использованием Kubernetes и Ray. Его распределенный кэш обеспечивает эффективное использование памяти и высокую надежность, в то время как расширенная оптимизация маршрутизации и объектива на уровне обслуживания (SLO) обеспечивает быстрое и справедливое обслуживание даже при интенсивной нагрузке. Структура также оборудована для управления мультимодальными и мультиадаптерными развертываниями, поддержки тонкой настройки, обновлений LORA и экономически эффективного размещения ресурсов. Предприятия и исследовательские группы предпочитают Aibrix за свой рабочий процесс, управляемый политикой, функции управления предприятиями и полную поддержку открытых API и адаптеров.
LLM-D: Kubernetes-Clive Distributed Herbing
LLM-D нацелен на Kubernetes-Cnive Distributed LLM обслуживание, опираясь на глубокую интеграцию с VLLM и предоставляя исследовательские и производственные команды с масштабируемыми, наблюдаемыми стеками выводов. Он вводит шлюз по выводу, который обрабатывает быструю маршрутизацию запроса, автомассалирование и гранулированное управление ресурсами. Разрешенная порция отделяет предварительную заполнение и декодирование с более низкой задержкой, а объединенное управление кэшем KV улучшает отслеживание памяти. Архитектура LLM-D подчеркивает эксплуатационную телеметрию и прозрачное развертывание, при поддержке моделей высокой доступности и совместимых с открытыми конечными точками. Как облачная собственная платформа, LLM-D наиболее эффективно работает в кластерах с несколькими GPU NVIDIA, управляемыми под Kubernetes, упрощая развертывание и мониторинг рабочих нагрузок LLM для текущих исследований, разработок и коммерческих развертываний.
Эти рамки отражают эволюцию LLM, служащей в направлении более высокой пропускной способности, более низкой задержки, программируемой оркестровки и плавного масштабирования. VLLM и обнимающее лицо TGI широко используются в производстве для их скорости и совместимости экосистемы. Sglang выбирается для передовых агентских приложений и мультимодальных задач. Nvidia Dynamo выдвигает край эластичности центра обработки данных и гибкостью бэкэнд. Aibrix обеспечивает оркестровку и контроль политики для предприятий и исследовательских рабочих процессов. LLM-D сочетает в себе масштабирование Kubernetes и надежную наблюдаемость для текущих облачных экспериментов и развертывания производства.
По мере роста рабочей нагрузки LLM эти решения продолжают устанавливать новые стандарты в производительности, гибкости и надежности.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Janakiram MSV является основным аналитиком в Janakiram & Associates и адъюнкт -преподавателем Международного института информационных технологий. Он также является квалифицированным Google Cloud Developer, сертифицированным архитектором решений Amazon, сертифицированным разработчиком Amazon, … Подробнее от Janakiram MSV
