
大模型推理引擎深度对比:vLLM、TensorRT-LLM、SGLang 生产级部署实战
引言:大模型推理为何成为部署瓶颈 2024年以来,大语言模型(LLM)的能力持续攀升,从GPT-4、Claude 3到Llama 3、Qwen2,模型参数量动辄数百亿,推理成本居高不下。当企业从”调API体验”转向&...

引言:大模型推理为何成为部署瓶颈 2024年以来,大语言模型(LLM)的能力持续攀升,从GPT-4、Claude 3到Llama 3、Qwen2,模型参数量动辄数百亿,推理成本居高不下。当企业从”调API体验”转向&...

引言:推理成本正在经历一场”静默革命” 2024年初,调用GPT-4 API处理100万token的成本约为30美元。到了2026年中,这个数字已经跌到了不足3美元——降幅超过90%。这并不是某个单一技术突破的结果,...

从单体到分体:为什么大模型推理正在走向 Prefill/Decode 分离部署? 2024 年下半年以来,大模型推理架构迎来了一个新的趋势——PD 分离部署(Prefill/Decode Disaggregation)。简单来说,就是将传统...
零成本上手大模型推理:vLLM与SGLang高性能框架免费实战教程 作为一名自学AI的技术博主,我最近深入研究了大模型的后端推理优化。如果你发现自己的GPU显存利用率低,或者并发请求时响应太慢,那么这套关于 vLLM 和 SGLang 的免...