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推理框架介绍

文生文模型推理框架

CSGHub 支持以下六个文生文推理框架:VLLMSGLangTGIllama.cppKTransformersMindIE 。每个框架都有其独特的特点和使用场景,适用于不同的推理任务。在选择框架时,可以根据具体的使用场景和需求来决定最合适的工具。

1. VLLM

vLLM 是一个快速且易于使用的LLM推理和服务库。由UC Berkeley的Sky Computing Lab最初开发,vLLM 已经发展成为一个社区驱动的项目,涵盖了学术界和工业界的贡献。

特点:

  • 高速性能:具有领先的服务吞吐量,支持分页注意力管理,快速的CUDA/HIP图执行,量化支持(GPTQ、AWQ、INT4、INT8、FP8),优化的CUDA内核,并集成了FlashAttention和FlashInfer。
  • 灵活性:支持Hugging Face流行模型,支持多种解码算法(如并行采样、束搜索等),支持分布式推理的张量并行性和流水线并行性。
  • 多平台支持:支持NVIDIA GPU、AMD CPU和GPU、Intel CPU和GPU、PowerPC CPU、TPU以及AWS Neuron等平台。
  • 模型支持:无缝支持大多数Hugging Face的开源模型,包括Transformer型LLMs(如Llama)、专家混合型LLMs(如Mixtral)、多模态LLMs(如LLaVA)等。

使用场景:

适用于需要高吞吐量、高性能推理以及多平台支持的场景,特别是在大规模推理任务中,vLLM可以提供强大的计算支持。

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2. SGLang

SGLang 是一个快速的服务框架,支持大型语言模型和视觉语言模型。它通过共同设计后端运行时和前端语言,使得与模型的交互更加快速和可控。

特点:

  • 高效的后端运行时:包括RadixAttention进行前缀缓存、跳跃前进约束解码、无开销的CPU调度、连续批处理、张量并行性、FlashInfer内核等。
  • 灵活的前端语言:提供直观的接口,用于编程LLM应用,包括链式生成调用、复杂提示、多模态输入、并行化等。
  • 广泛的模型支持:支持Llama、Gemma、Mistral、QWen、DeepSeek、LLaVA等生成模型,以及嵌入模型(如e5-mistral)和奖励模型(如Skywork)。
  • 活跃的社区:SGLang是开源的,并由一个活跃的社区支持,广泛应用于行业。

使用场景:

适用于需要灵活且高效的推理框架,尤其是在多模态应用、定制化生成以及需要精细控制生成过程的场景。

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3. TGI (Text Generation Inference)

TGI 是一个用于部署和服务大型语言模型的工具包,旨在为最流行的开源LLM提供高性能文本生成服务。

特点:

  • 简单启动:支持最流行的LLM,如Llama、Falcon、StarCoder等的服务启动。
  • 生产就绪:支持分布式追踪(Open Telemetry)和Prometheus指标,确保生产环境的稳定性。
  • 高效推理:支持张量并行性、Token流式传输(SSE)、连续批处理,优化了推理性能。
  • 量化与定制:支持多种量化方法(如GPT-Q、AWQ、FP8等),并提供自定义提示生成、模型微调支持等功能。

使用场景:

适用于需要高效、低延迟推理的生产环境,特别是在大规模文本生成任务和定制化文本生成任务中,TGI提供了灵活的配置和高效的执行能力。

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4. llama.cpp

llama.cpp 是一个用于本地部署模型的开源 C++ 实现,旨在在资源有限的环境下实现高效的文本生成和自然语言处理任务。

特点:

  • 高性能推理:通过优化的 C++ 代码和多线程支持,实现了在 CPU 上高效运行 LLaMA 模型的能力。
  • 跨平台支持:兼容 Windows、Linux 和 macOS 等多种操作系统,方便在不同平台上部署和使用。
  • 易于使用:提供简洁的命令行界面和丰富的 API 接口,方便开发者快速集成和调用模型。
  • 轻量级:占用资源少,适合在个人电脑、嵌入式设备等资源受限的环境中运行。

使用场景:

适用于需要在本地环境中运行大规模语言模型进行文本生成、自然语言处理研究、开发和实验的场景。特别是在对数据隐私和安全有高要求的应用中,llama.cpp 提供了一个高效、可控的解决方案。此外,它也适合教育和学习目的,让开发者深入了解和探索大语言模型的工作原理。

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5. KTransformers

KTransformers 是一个高效的 Transformer 推理库,专为低延迟和高吞吐量的推理场景设计,提供了强大的 KV 缓存管理能力,以优化大语言模型(LLM)的推理效率。

特点:

  • 高效 KV 缓存管理:基于先进的 KV 缓存优化策略,提升长文本生成和多轮对话的推理速度。
  • 多后端支持:兼容多个硬件后端,如 CUDA、ROCm 和 CPU,充分利用不同计算设备的性能优势。
  • 灵活的 API 设计:提供简洁易用的 Python 接口,支持 Hugging Face Transformers 生态,方便开发者快速集成。
  • 高吞吐量优化:适用于批量推理任务,减少计算冗余,提高推理效率。

使用场景:

适用于对推理性能要求较高的场景,如实时聊天机器人、多轮对话系统、大规模文本生成任务,以及需要优化 KV 缓存的应用。特别适合部署在服务器端或云端,为 AI 应用提供低延迟、高吞吐的推理能力。

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6. MindIE LLM

MindIE是华为基于 MindSpore 生态开发的高性能推理引擎,旨在为 Ascend AI 处理器提供高效的深度学习模型推理能力。

特点:

  • 原生支持 Ascend:深度优化 Ascend 910/910B 及其他 Ascend 计算设备,充分利用 NPU 加速推理。
  • 高效算子优化:基于 MindSpore 计算图优化和算子融合技术,提升模型推理效率。
  • 低时延高吞吐:针对云端和边缘端场景优化推理延迟,适用于大规模部署。
  • 易集成:兼容 ONNX、MindSpore、TensorFlow 和 PyTorch 导出的模型,提供灵活的 API 接口,方便企业级应用集成。

使用场景:

适用于需要在 Ascend 设备上运行深度学习推理的场景,例如自动驾驶、智能制造、医疗影像分析和 AI 服务器推理部署等。特别适合希望利用 Ascend NPU 提升推理性能的企业和研究机构。

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文生图模型推理框架

1. Hugging Face Inference Toolkit

Hugging Face Inference Toolkit 提供了一套简化的 API 和优化的推理环境,以便开发者高效地在云端进行模型推理。

特点:

  • 自动优化推理:预配置环境,包含权重量化、模型编译等优化技术,以提高推理性能和降低成本。
  • 支持多种框架:兼容 Transformers、Diffusers 和 Sentence-Transformers 等 Hugging Face 生态的模型。
  • 简化部署流程:提供开箱即用的 Docker 镜像,支持 Python SDK 直接调用,方便开发者快速部署和管理推理服务。

使用场景:

适用于希望在云端高效部署 Transformer 模型的场景,例如智能助手、文本分析、图像生成和搜索引擎等。

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