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大模型推理框架选型决策指南：vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、TGI 与 LMDeploy 五大框架场景适配与生产部署对比
在大模型落地部署的环节中，推理框架的选择直接决定了服务的吞吐量、延迟、显存利用率和运维复杂度。当前主流的推理框架包括 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、TGI（Text Generation Inference）以及近两年崛...
标签：LLM部署
2026年大模型本地部署实战：vLLM、SGLang、TensorRT-LLM三大推理框架深度对比
随着开源大模型（DeepSeek-V3、Llama 4、Qwen3等）参数量从70B跃升至千亿级别，如何在单机或多机上高效部署这些模型，成为2026年AI工程领域最核心的工程难题。本文将以实战视角深度对比当前主流的三大推理框架——vLLM、...
大模型量化技术深度解析：GPTQ、AWQ与GGUF精度-效率权衡与生产部署实战
引言：为什么模型量化成为大模型落地的关键瓶颈 2024年以来，大语言模型（LLM）的参数规模竞赛已经进入一个微妙阶段——模型能力在持续提升，但部署成本成为了横亘在大多数企业与开发者面前的现实障碍。以Llama 3.1 70B为例，其FP16...
详解vLLM推理引擎架构：PagedAttention原理与LLM高效部署实践
引言：大模型推理的瓶颈与vLLM的诞生 随着大语言模型（LLM）参数规模从数十亿飙升到数千亿，推理部署成为制约落地的核心瓶颈。传统的推理框架（如 Hugging Face Transformers 的 naive 实现）在推理时面临两大痛点...