Сравнение шести лучших сред выполнения для LLM в 2025 году
В 2025 году мир больших языковых моделей (LLM) продолжает стремительно развиваться, и эффективность их работы становится критически важной. Как же выбрать подходящую среду выполнения для ваших задач? В этой статье мы рассмотрим шесть лучших решений, которые помогут вам оптимизировать производительность LLM и снизить затраты.
Обзор сред выполнения
Каждая из шести сред выполнения имеет свои особенности, преимущества и недостатки. Давайте подробнее рассмотрим каждую из них:
1. vLLM
vLLM использует PagedAttention, что позволяет эффективно управлять кэшом ключей и значений (KV). Это решение обеспечивает:
- Низкую фрагментацию кэша (менее 4% потерь);
- Высокую загрузку GPU с непрерывной пакетной обработкой;
- Поддержку повторного использования KV на уровне блоков.
vLLM идеально подходит для общего использования, обеспечивая высокую производительность и гибкость оборудования.
2. TensorRT LLM
TensorRT LLM — это компиляционная среда, использующая NVIDIA TensorRT. Она предлагает:
- Пакетный кэш KV;
- Квантованный кэш KV (INT8, FP8);
- Циклический буфер кэша KV.
Это решение отлично подходит для задач, требующих низкой задержки в средах NVIDIA.
3. Hugging Face TGI v3
TGI v3 предлагает сервер на основе Rust с непрерывной пакетной обработкой и поддержкой PyTorch и TensorRT. Его ключевые особенности:
- Разделение длинных входов на части;
- Кэширование KV для длинных историй разговоров.
Это решение идеально подходит для приложений, использующих Hugging Face, особенно для чатов с длинными историями.
4. LMDeploy
LMDeploy — это инструмент из экосистемы InternLM, который предлагает:
- Высокопроизводительные CUDA-ядра для NVIDIA;
- Динамическое разделение и слияние для блоков внимания.
LMDeploy обеспечивает максимальную пропускную способность, особенно при высокой конкуренции.
5. SGLang
SGLang сочетает в себе язык, специфичный для домена, и среду выполнения с RadixAttention, оптимизирующую повторное использование KV. Это решение подходит для:
- Агентных систем;
- Приложений с высоким уровнем повторного использования KV.
Это идеальный выбор для сложных систем, где критично важно повторное использование данных.
6. DeepSpeed Inference / ZeRO Inference
DeepSpeed предлагает оптимизированные ядра трансформеров и методы выгрузки для работы с большими моделями. Это решение позволяет:
- Запускать большие модели на ограниченных GPU;
- Достигать высокой пропускной способности.
DeepSpeed отлично подходит для оффлайн или пакетного вывода, когда размер модели важнее задержки.
Выбор среды выполнения на практике
При выборе среды выполнения для ваших систем учитывайте следующие рекомендации:
- Если вам нужен универсальный движок с минимальными настройками, начните с vLLM.
- Для критически важных задач с низкой задержкой используйте TensorRT LLM.
- Если вы работаете с Hugging Face и длинными чатами, выберите TGI v3.
- Для максимальной пропускной способности с квантованными моделями используйте LMDeploy.
- Для агентных систем и сложных приложений выбирайте SGLang.
- Если у вас большие модели на ограниченных GPU, рассмотрите DeepSpeed.
Часто задаваемые вопросы
1. Как выбрать подходящую среду выполнения для LLM?
Определите свои приоритеты: производительность, задержка или совместимость с существующими системами.
2. Какие факторы влияют на производительность LLM?
Ключевыми факторами являются управление кэшем KV, архитектура модели и оптимизация под конкретное оборудование.
3. Как снизить затраты на эксплуатацию LLM?
Используйте оптимизированные среды выполнения и следите за эффективностью использования ресурсов.
4. Как избежать задержек при работе с LLM?
Выбирайте среды с низкой задержкой и оптимизируйте конфигурацию под ваши задачи.
5. Как интегрировать LLM в существующие системы?
Изучите совместимость выбранной среды с вашими текущими инструментами и процессами.
6. Какие ошибки чаще всего совершают при выборе среды выполнения?
Основные ошибки включают игнорирование специфики задач и недостаточное тестирование производительности.
Заключение
Выбор правильной среды выполнения для LLM в 2025 году — это не просто вопрос технологий, но и стратегический шаг для вашего бизнеса. Оптимизация производительности, снижение затрат и улучшение пользовательского опыта — все это возможно с правильным подходом. Не забывайте тестировать и адаптировать свои решения под конкретные задачи, чтобы достичь максимальной эффективности.
