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:VLLM、SGLang、TGI、llama.cpp、KTransformers、MindIE 。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。