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。
链接
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。
链接
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。
链接
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。
链接
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。
链接：
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。
链接：
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。