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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：TensorRT-LLM
TensorRT-LLM 部署实战全攻略：从模型转换到高性能推理服务的完整搭建指南
在众多大模型推理框架中，NVIDIA 的 TensorRT-LLM 凭借对 GPU 硬件的深度优化，一直是吞吐量和延迟性能的天花板级选手。然而，它陡峭的学习曲线和复杂的模型转换流程让不少工程师望而却步——你需要理解 checkpoint 转...
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&...
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、...