Sissejuhatus: Kiiruse lõks
AI järelduste "kiire" asja juures on see, et kõik tahavad seda, aga keegi ei ole ühel meelel, mida see tähendab. Kas sa tahad madalamat latentsust ühe kasutaja jaoks? Suuremat läbilaskevõimet üle terve hulga päringute? Paremaid tokeneid dollari kohta? Või lihtsalt vähem ajalõppe, et su demo ei sureks asepresidendi ees? "SGL vs vLLM" on üks neist võrdlustest, mis näib Hacker News'is lihtne, aga muutub segaduseks, kui sa proovid midagi tarnida, mida inimesed tegelikult kasutavad.
Meid on õpetatud kohtlema serveriraamistikke nagu paberrätikute kaubamärke: kõik nad korjavad lekke üles, lihtsalt vali "eriti imav" variant. Praktikas on SGL ja vLLM erinevad mopid. Nad lahendavad sarnaseid segadusi erineva füüsikaga – ja imelikult dogmaatiliste ideedega selle kohta, kuidas päringute ajastamine peaks toimima, kui su GPUd sulavad.
Lõpetame ülespuhumise, uurime eeldusi ja räägime sellest, kus SGL ja vLLM tegelikult lahku lähevad – ja miks sa võid ikkagi valida "vale" variandi ja olla rahul.
SGL vs vLLM: Mis on tegelikult küsimus?
- Kui su märksõnade dieet on "SGL vs vLLM", siis su tegelik küsimus on tõenäoliselt: kumb server saab samast GPU-st rohkem tokeneid vähema draamaga?
- Või: kumb muudab mu mudeli interaktiivsete rakenduste jaoks reageerivaks, muutmata läbilaskevõimet kõrvitsaks?
- Või, ausamalt: kumb ma saan reedeks kasutusele võtta ja esmaspäeval mitte kahetseda?
See on raamistik. Detailid on olulised, aga mitte võrdselt.
Mille jaoks on vLLM optimeeritud (ja mille jaoks mitte)
vLLM-i kaubamärk on läbilaskevõime koos mõistusega. Peamine funktsioon on PagedAttention, VRAM-i lehekülgede süsteem, mis kohtleb KV-vahemälu nagu mäluhaldussüsteemi, mitte nagu sahtlit. Sa saad pakkida palju samaaegseid päringuid sisse, raiskamata väärtuslikku GPU mälu polsterdamisele ja zombikontekstidele. Järjekorrasüsteem on optimeeritud pakett- ja samaaegseks genereerimiseks – mõtle paljudele kasutajatele, paljudele vestlustele või API lõpp-punktile, mida pommitavad väikesed kuni keskmised päringud.
Lihtsas eesti keeles: vLLM annab sulle rohkem samaaegset genereerimist GPU kohta, olles nutikas mälu ja ajastuse osas. See on heas mõttes igav – konservatiivsed vaikeväärtused, kindel jõudlus ja kalduvus lihtsalt töötada tavaliste kujundite puhul.
Kus see sind hammustab: ülimadal latentsusega interaktiivne UX (ühe kasutaja tihedad tsüklid), veidra kujuga viiped (hiiglaslik sisend + tilluke väljund või vastupidi) ja nõudlikud laiendused (kohandatud kihid, eritellimusel kvantimine või tipptasemel valimi võtted) mõnikord hõõruvad vLLM-i piirete vastu. See on enamiku meeskondade jaoks tarnitav baasjoon – kuni sa jõuad servani ja avastad, miks baasjoon eksisteerib.
Mille jaoks on SGL optimeeritud (ja miks see on huvitav)
SGL-i reklaam on veidi maksimalistlikum: pigista nii latentsust kui ka läbilaskevõimet, kasutades nutikamat ajastust – dünaamilisemat ennetamist, peeneteralisemat jagamist ja valmisolekut žongleerida samaaegsete päringutega, et kari liiguks kiiremini, ilma et ükski päring nälgiks. Kui vLLM-i mälumudel on tema visiitkaart, siis SGL-i oma on tema ajakava. Eesmärk ei ole ainult rohkem VRAM-i pakkida, vaid hoida GPU arvutusread toitainetega varustatuna, laskmata pikkadel kontekstidel istuda nagu randunud vaalal, samal ajal kui lühikesed päringud ootavad.
Praktikas tähendab see seda, et SGL särab sageli siis, kui töökoormus on okkaline või sega – mõned suured viiped, mõned lühikesed vastused, liikluslained ja interaktiivsed seansid, kus latentsuse tõusud on UX-i tapjad. See on "rahvarohke kohviku" server: palju väikeseid tellimusi, üks mees 14-komponendilise eritellimusel lattega ja barista, kes tegelikult teab, kuidas paralleelselt töötada.
Ebamugav tõde: nutikam ajastamine tähendab ka rohkem poliitikat. Rohkem nuppe. Rohkem otsuseid, mida sa võid valesti teha. Kui sa vajad ülilihtsat, kaubeldavat kasutuselevõttu, võib SGL-i paindlikkus tunduda nagu vali-oma-seiklus, kus mitmed valikud lõpevad draakoniga.
Põhiline kompromiss: Latentsus vs Läbilaskevõime vs Ennustatavus
- Latentsus: SGL kipub segatöökoormuste puhul vähendama saba latentsust, sest ta on agressiivsem žongleerimisel. vLLM on stabiilne, aga eelistab läbilaskevõimet, kui järjekord on sügav.
- Läbilaskevõime: vLLM-i PagedAttention on koletis samaaegsete päringute pakkimisel kõrge tokenite-sekundis-GPU kohta. SGL suudab sellele vastata või seda ületada segakoormuse stsenaariumides, kus nutikam ennetamine hoiab ära arvutusmullid.
- Ennustatavus: vLLM võidab "igava ja stabiilse" eest, SGL võidab "ma saan seda häälestada, et kujundada liiklust, mis mul tegelikult on." Ennustatavus ei ole moraalne voorus; see on nõue mõnele meeskonnale ja sundsärk teistele.
Pakettimine ja õhtusöögi-kiirustamise probleem
Kujuta ette restorani. vLLM paigutab kõik kiiresti istuma, paigutades lauad nagu Tetris, nii et vaba ruumi on minimaalselt. SGL juhib ka saali, aga maître d’ on ka köögiga mikromajandamisel – jagades käike ümber, nii et kuuene laud ei blokeeri kümneid kahekohalisi laudu, kes ootavad friikartuleid. SGL vs vLLM mõte ei ole "kes kiiremini istuma paneb", vaid "kes hoiab söögisaali sumisemas, kui kohale ilmub bussituur ja pooled neist on gluteenivabad."
Kui su liiklus on sujuv ja su päringukujud on järjepidevad, siis vLLM-i Tetris võidab. Kui su liiklus on okkaline, viipade pikkuste jaotusega ja sa hoolid interaktiivsete kasutajate 95. protsentiili latentsusest, siis SGL-i köögi koreograafia tasub end ära.
KV vahemälu: See üks imelik trikk, mis ei ole imelik
Nii SGL kui ka vLLM kohtlevad tähelepanuvahemälu nagu väärismetalli. vLLM-i leheküljendamine on kanooniline trikk: hoia võtmed/väärtused kompaktsena, defragmenteeri ja sa väldid VRAM-i raiskamist polsterdamisele. SGL-i lähenemisviis on rohkem seotud sellega, millal ja kuidas tööd ennetada ja põimida, nii et vahemälu ei muutuks prügilaks.
Kui su mudel mahub vaevu mitme samaaegse seansi jaoks, võib vLLM-i mälu tõhusus olla erinevus "töötab" ja "OOM" vahel. Kui su mudel mahub mugavalt, aga su kasutajad kurdavad viivituste üle, võib SGL-i ajastamine olla erinevus "kasutatava" ja "meeldiva" vahel.
Tokeni eelarve ja inimeste taju
Kasutajad ei taju "tokeneid sekundis." Nad tajuvad: koputus… oota… vastus algab… voolab… valmis. Läbilaskevõime on majanduslik mõõdik; latentsus on psühholoogiline. SGL-i eelarvamus on psühholoogia poole – hoia esimesed tokenid voolamas ja hoia ära sabatõusud. vLLM-i eelarvamus on majanduse poole – maksimeeri püsiseisundi genereerimist. Kumbki ei ole vale. Aga su toode kaldub tõenäoliselt ühele poole.
Kvantimine ja kaardimaja
Siin lagunevad korralikud lood laiali. Niipea, kui sa viskad sisse 4-bitise või 8-bitise kvantimise, kohandatud kernelid või peateelt kõrvale kaldunud mudeliarhitektuurid, võib otsuse sinu eest teha kumbki projekt, millel on täna vajalik kerneli tugi. SGL vs vLLM muutub "mis töötab ilma salapäraste täpsuse regressioonide või pehmete krahhideta pärast 40 minutit."
Sa võid ajastamist romantiseerida nii palju kui tahad; kernelid on gravitatsioon. Kontrolli maatriksist täpset mudelit, dtype ja GPU-d, mida sa plaanid tarnida. Seejärel testi nii, nagu sa ei usaldaks kedagi – kaasa arvatud iseennast.
UX-i voogesitus: Esimene token on olulisem kui viimane
vLLM voogesitab piisavalt hästi enamiku rakenduste jaoks. SGL-i kinnisidee rea alguse blokeerimise vähendamise vastu annab sellele eelise, kui kasutajakogemus elab või sureb esimese tokeni aja järgi – erinevus "see tundub kohene" ja "miks see keerleb?" vahel. Kui su rakendus on koodiabistaja, otsinguga täiendatud vestlus või midagi, kus inimene on ahelas, siis see esimene token on olulisem kui toored tokenid sekundis.
Kui sa selle asemel genereerid iganädalasi aruandeid pakettidena või renderdad pikki väljundeid serveripoolel, siis vLLM-i püsiseisundi läbilaskevõime võidab sulle dollareid tagasi GPU aja pealt. Keegi ei hooli, kas esimene token saabus 150 ms või 450 ms, kui kogu asi on taustal töötav.
Ops Reaalsus: Logid, piirangud ja "Kes on valves?" test
- vLLM: Küps operatiivne lugu. Lihtsamini seletatav. Selgemad mõõdikud võimsuse planeerimiseks, sest pakettimine ja leheküljendamine on ennustatavad.
- SGL: Rohkem nuppe. Potentsiaalselt rohkem jõudu. Parem, kui sa tead oma liiklusmustreid ja oled valmis neid kujundama. Aga "valves kell 2 öösel" lugu on sama hea kui su käsiraamatud.
Kasulik heuristika: kui su meeskond ei suuda selgitada oma p95/p99 eesmärke ja kuidas need kaardistuvad tulu või UX-iga, siis vali vLLM. Kui sa suudad ja sul on põhjust taga ajada madalat saba latentsust segakoormuse all, siis SGL teenib oma keerukuse ära.
RAG ja ribalaiuse-raske viip
Retrieval-augmented generation viskab sisendipoolele bensiini peale. Hiiglaslikud viiped kontekstitükkidega muudavad latentsuse tokeniseerimise ja sisendi läbimise kulu funktsiooniks. vLLM-i mälu pakkimine aitab neid koletisi kõrvuti paigutada. SGL-i ajastamine võib takistada paaril vaalal karja külmutamist. Kui su RAG näeb välja nagu "hiiglaslik viip + lühike vastus", siis SGL-i ennetamine võib hoida asjad elavana. Kui see on "keskmine viip + keskmine vastus" püsiva mahu juures, siis vLLM-i pakkimine võidab.
Kulude mudelid, mida sa tegelikult suudad selgitada
- Tokeneid GPU tunni kohta: vLLM kipub võitma suure koormuse juures püsiseisundis.
- Hind interaktiivse seansi kohta: SGL kipub võitma, kui sa ei saa inimeste tajus kaadreid kaotada.
- Inseneri aeg: vLLM tavaliselt odavam, välja arvatud juhul, kui sa oled juba SGL-i sügavuses ja lõikad kasu. Vahetuskulud on reaalsed.
Mitte miski sellest ei ole absoluutne. Aga kui su finantsjuht küsib, siis sul on nüüd lauseid, mis kõlavad nagu eesti keel.
Võrdlusalused, mida sa peaksid ignoreerima (ja need, mida sa ei tohiks)
Ignoreeri ühenumbrilisi graafikuid, mis ei avalda päringu kuju jaotust, paketi suurust, maksimaalset samaaegsust, mudeli dtype ja GPU mudelit. Need on treeningu selfid, kus valgustus on just õige. Kasulikud võrdlusalused:
- Segatud jaotusega koormustestid: lühikesed, keskmised, pikad viiped segatud erinevate maksimaalsete tokenitega.
- Saba latentsus purske all: mõõda p95/p99 esimese tokeni aega simuleeritud liikluslaine ajal.
- Mälu vaba ruum: tegelik OOM marginaal mudeli ja kv vahemäluga sihtsamaaegsuse juures.
- Stabiilsus aja jooksul: tööta kuus tundi; jälgi aeglast lekkimist, läbilaskevõime triivi või haruldasi seiskumisi.
"Kiirem" ei ole oluline, kui see on kiire kellegi teise liikluse jaoks kellegi teise GPU-l.
Arendaja ergonoomika: Kui palju abstraktsiooni sa tahad?
vLLM soosib puhtaid API-sid, ennustatavaid konfiguratsioone ja vastavusse viimist populaarsete tööriistakettidega. See on ohutu vaikeväärtus meeskondadele, kes tahavad kaubeldavat teeninduskihti. SGL annab sulle rohkem poliitikapinda: prioriseerimine, ennetamise käitumine ja ruum arvutuse kuju kujundamiseks. See on kuld, kui sa seda vajad – ja kulu, kui sa seda ei vaja.
Laienduste lugu on sarnane. vLLM kipub varem integreeruma populaarsete ökosüsteemide ja hostitud platvormidega. SGL liigub kiiresti ajastuse funktsioonide ja täiustatud samaaegsuse osas. Kui sa tead, miks sa vajad SGL-i, siis sa tõenäoliselt tead. Kui sa ei tea, siis sa tõenäoliselt ei tea – veel.
Mitme mudeli loomaaia probleem
Ühe lipulaeva mudeli teenindamine on vanamoodne. Enamik reaalseid rakendusi žongleerivad mitmega: juhendamisega kohandatud LLM-id, ümberjärjestajad, manustused, võib-olla ka nägemiskeele mudel. vLLM-i ennustatavus muudab võimsuse viilutamise mitme mudeli vahel lihtsamaks. SGL-i ajastamine annab sulle tööriistad, et vältida pikalt töötavaid kärssasid, mis sandistavad väikeseid, kõrge prioriteediga kõnesid – aga sa pead reeglid paika panema. Automaatika aitab, aga poliitika vajab ikka aju.
Sõna valitsemise kohta: SLA-d või vibratsioon?
Kui sa oled klientidele numbritega võlgu (SLA, SLO, vali oma akronüüm), siis igav on funktsioon. vLLM-i järjepidevus muudab lävede lubamise ja nende saavutamise lihtsamaks. Kui su toode on seotud ainult "tundega" ja tunne on määratletud kohese tagasisidega (mõtle IDE kaaspilootidele), siis SGL-i võime kaitsta kasutajakogemust stressi all on lisamõtte väärt.
Kui GPU on vale vastus
Kõige kuumem teeninduspakett on see, mis kasutab vähem GPU-sid. Nii SGL kui ka vLLM saavad kasu, kui sa teed täiskasvanute asja: head kontekstiaknad, nutikas kärpimine, parem otsimine, vastuste vahemällu salvestamine ja mitte paluda LLM-il kirjutada sõda ja rahu iga nupuvajutuse jaoks. Odavaim latentsus on token, mida sa kunagi ei genereeri.
Reaalsed mustrid (AKA, kuidas inimesed tegelikult valivad)
- Startup, mis tarnib AI rakenduse järgmisel nädalal: vLLM. Kiirus kompetentsini võidab.
- Toode interaktiivse UX-i ja okkalise liiklusega: SGL, häälestatud saba latentsusele.
- Backend pakettide genereerimine: vLLM, loo lõpp.
- RAG-raske tugitööriist: viigi korral läheb SGL-ile, kui su viiped on massiivsed; vLLM muidu.
- Meeskond ilma GPU spetsialistideta: vLLM. Lõpeta teesklus.
- Meeskond jõudlusele orienteeritud juhiga, kes naudib ajastajaid: SGL. Naudi vastutustundlikult.
SGL vs vLLM koodiabi ja IDE-de jaoks
See on üks selgemaid juhtumeid. Koodiabilised elavad ja surevad tajutava reageerimisvõime pealt. Esimene token kiire, voog stabiilne, väldi saba hüppeid, kui kasutaja vajutab kolm korda järjest otseteed. SGL-i ennetamisele keskendunud maailmavaade tasub siin end ära. vLLM suudab seda teha – eriti hoolika konfiguratsiooni ja vaba ruumiga – aga sa jätad sageli mõned latentsuse lauale.
SGL vs vLLM chatbotide jaoks suuremahuliselt
Pööra see ümber. Suuremahulise, stabiilse vestlusliikluse jaoks – tugibotid, siseabilised, lai Q&A – on vLLM-i võimsuse pakkimine kingitus, mis kestab. See on see, mida sa tahad, kui su graafik on enamasti tasane ja ärimudel premeerib tokeneid dollari kohta.
Keskmine tee: Sa võid mõlemat käitada
Šokeeriv arvamus: erinevad töökoormused, erinevad serverid. Käita SGL-i seal, kus sa vajad interaktiivsust ja madalat saba latentsust; käita vLLM-i hulgi jaoks. Marsruudi lõpp-punkti, rentniku või isegi kellaaja järgi. Ops kulu on reaalne, aga sa ostad vabaduse valede valikute eest.
Sider.AI tegelikult töötab – vähemalt siis, kui sa kasutad seda selle jaoks, milles see hea on, mis kummalisel kombel ei ole päris see, mida marketing ütleb. Kui sa žongleerid SGL-i ja vLLM-i vahel, sest sa vajad praktilist AI tööjaama ja töövoogu, mis ei kuku oma liimkoodi alla kokku, siis Sideri integreeritud keskkond on osa, mille jaoks keegi eelarvet ei tee: igav pind, kus viiped, dokumendid ja katsed elavad ilma, et sa leiutaksid kraapepaberi rakendust ja omatehtud võrdlusaluse rakendust. See ei vali sinu eest SGL-i või vLLM-i – ega tohiks ka –, aga see hoiab su meeskonna tulemustele keskendunud, samal ajal kui sa mõlemat testid. Kui sa tahad hõbekuuli, siis vaata mujale. Kui sa tahad vähem teravaid servi "idee", "viibe", "käivita" ja "saada" vahel, siis seal Sider.AI teenib oma ülalpidamise. Levinud vastuväited, vastatud ilma spinita
- "Me kaotame SGL-iga läbilaskevõimet." Võib-olla. Homogeense koormuse all, tõenäoliselt. Segase, okkalise koormuse all, võib-olla mitte – saba latentsuse paranemised võivad tõsta efektiivset läbilaskevõimet.
- "Me kaotame vLLM-iga latentsust." Ka võib-olla. Surve all säilitab vLLM läbilaskevõime isegi siis, kui esimese tokeni aeg triivib. Sa saad seda leevendada vaba ruumi ja mõistlike piirangutega.
- "Kas me saame vLLM-i häälestada nii, et see käituks nagu SGL?" Osaliselt. Sa saad prioriseerida, kärpida maksimaalseid tokeneid ja kujundada järjekordi. Aga ajastaja DNA on erinev.
- "Kas me saame SGL-i häälestada nii, et see käituks nagu vLLM?" Ka osaliselt. Aga kui sa veedad nädalaid SGL-i vLLM-iks muutmiseks, siis sa valisid valesti.
Praktiline kontrollnimekiri enne otsustamist
- Määratle mõõdik, mis tegelikult loeb: p95 aeg esimese tokenini, p99 lõpp-lõpuni latentsus, tokenid dollari kohta või krahhi määr purske all. Vali üks peamine mõõdik ja üks piire.
- Taasta oma tegelik liiklusjaotus. Mitte mänguasi. Tõelised viipade/vastuste suuruse histogrammid, tõeline purskelisus.
- Testi tootmislaadsel riistvaral vähemalt tund aega püsiva koormuse all. Otsi triivi, lekkeid ja haruldasi seiskumisi.
- Kontrolli kerneli ja kvantimise tuge oma täpsele mudelile. Seejärel tee seda uuesti pärast draiverite uuendamist.
- Otsusta, kes on valves ja kirjuta üles, kuidas sa tagasi pöördud.
Kui sa seda ei tee, siis vali vLLM ja aktsepteeri vaikeväärtused. Kui sa teed seda, siis võib SGL osta sulle parema kasutajakogemuse ja madalamad sabad, kus peitub nauding.
Lühike sõna migratsiooniriski kohta
Teenindusraamistike vahetamine tootmises on selline töö, mis rikub nädalavahetused. Kui sa kahtlustad, et sa tahad mõlemat proovida, siis planeeri see ette: standardiseeri päringu/vastuse skeemid, hoia tokeniseerija ja valimi konfiguratsioonid kaasaskantavad ja peida server järjepideva sisemise kliendi taha. Lahtisidumine ostab sulle valikulisuse, mis on uhke sõna selle kohta, et "tuleviku sina ei vihka mineviku sind."
Dialektiline lõpp, mida sa teadsid tulevat
Kui sa tulid siia lootuses rüütliks löömise tseremooniale – tõuse, Sir SGL; või, elagu vLLM –, siis sa valisid vale muinasjutu. Õige vastus on töökoormuse kujuga. vLLM on usaldusväärne pikap, mis veab palju ja ei kurda. SGL on sportauto, mis niidab liiklust kohvi maha loksutamata. Sa võid mõlemaga pendeldada; sa naudid sõitu erinevalt.
Pea meeles: kasutajad tunnevad latentsust; finantsosakond tunneb läbilaskevõimet. Sinu ülesanne on need kaks lepitada, ilma et kumbagi petaksid. SGL vs vLLM ei ole emotsionaalne kontroll. See on tunnistus, et "kiire" on mitmemõõtmeline ja et teenindusraamistikud, nagu inimesed, paljastavad oma iseloomu surve all.
Kui sul veab, ei pea sa sellest kunagi hoolima. Kui sa oled hea, siis sa tead, millal hoolida.
H2: SGL vs vLLM jõudlus: sabalatentsus vs läbilaskevõime
- SGL kasutab dünaamilist planeerimist, et vähendada p95/p99 sabasid ja parandada esimese märgi saamise aega segakoormuste korral.
- vLLM-i PagedAttention mahutab samasse VRAM-i rohkem samaaegseid päringuid, suurendades märke sekundis GPU kohta.
- Vali SGL interaktiivse UX ja ebaühtlase liikluse jaoks; vali vLLM pideva suure mahuga vestluse või pakettöötluse jaoks.
H2: SGL vs vLLM tootmises juurutamise valikud
- Kaardista oma SLA kas latentsusele (SGL-sõbralik) või läbilaskevõimele (vLLM-sõbralik).
- Kontrolli oma täpse mudeli ja GPU kvantimist ja tuge.
- Hoia portatiivset kliendikihti, et saaksid marsruutida SGL-i ja vLLM-i lõpp-punktide järgi.
H2: SGL vs vLLM õige võrdluse tegemine
- Mõõda esimese märgi aega ja lõpp-punktist-lõpp-punkti latentsust reaalse liikluse korral.
- Jälgi mälumahtu ja stabiilsust mitmetunniste jooksude jooksul.
- Väldi ühe numbri märgid/sek trofeesid, mis peidavad pakettide suurust ja päringute jaotust.
H3: Pika sabaga märksõnad, mis sind tegelikult huvitavad
- "{SGL} vs {vLLM} latentsus"
- "{SGL} vs {vLLM} läbilaskevõime"
- "{SGL} vs {vLLM} RAG-i jaoks"
- "{SGL} vs {vLLM} koodi genereerimine"
- "{SGL} vs {vLLM} tootmises juurutamine"
- "{SGL} vs {vLLM} võrdlusuuring"
- "{SGL} vs {vLLM} GPU mälu"
Järeldus: Aus vastus, mida saad kasutada
Vali {vLLM}, kui soovid usaldusväärset vaikeseadet ja sinu mõõdik on märgid dollari kohta pikas perspektiivis. Vali {SGL}, kui sinu kasutajad on inimesed ahelas ja toode elab või sureb tajutava kiiruse järgi. Kui sa ei tea, millises laagris sa oled, siis oled vaikimisi {vLLM} laagris – ja see on okei. Hea uudis on see, et sa saad mõlemat kasutada. Parem uudis on see, et sa saad lõpetada teeskluse, et on olemas universaalne tšempion. {SGL} vs {vLLM} on valik kahe aruka, subjektiivse lähenemise vahel "kiirele". Ülejäänu on sinu töökoormus, sinu eelarve ja sinu isu nuppude järele.
KKK
K1: Kumb on kiirem: {SGL} või {vLLM}?\nSee sõltub sellest, mida sa kiiruse all mõtled. {vLLM} on kiirem pideva suure samaaegsusega läbilaskevõime jaoks; {SGL} on kiirem esimese märgi saamiseks ja ühtlasem sabaosas segakoormuse korral. Kui sinu mõõdik on märgid dollari kohta, siis {vLLM}; kui see on tajutav latentsus, siis {SGL}.
K2: Kas {SGL} on parem kui {vLLM} {RAG} töökoormuste jaoks?\nSuurte viipade ja lühikeste vastustega {RAG} puhul võib {SGL}-i ajakava hoida ära esimese märgi aja hüppelist kasvu. Keskmise suurusega viipade puhul suurel hulgal võidab {vLLM}-i mälu pakkimine. Enne põllumajandusettevõtte panustamist võrdle oma tegelikke viipade suurusi.
K3: Kuidas ma peaksin {SGL}-i vs {vLLM}-i õiglaselt võrdlema?\nKasuta oma tegelikku päringute jaotust, mitte mänguasja. Mõõda p95/p99 esimese märgi aega, üldist läbilaskevõimet ja stabiilsust tundide jooksul. Avalikusta mudel, andmetüüp, {GPU}, paketi suurus ja samaaegsus – muidu sa lihtsalt teed graafikuid ilusamaks.
K4: Kas ma saan juurutada nii {SGL}-i kui ka {vLLM}-i samas virnas?\nJah, ja sa peaksid seda ilmselt tegema, kui sinu töökoormused varieeruvad. Suuna interaktiivsed lõpp-punktid {SGL}-i ja pakett- või suuremahuline vestlus {vLLM}-i. Hoia portatiivset kliendikihti, et vahetamine sinu nädalavahetust ei rikuks.
K5: Millal on {vLLM} kehvem kui {SGL}?\nEbaühtlase segakoormuse korral, kus esimese märgi latentsus on oluline ja pikad viipad blokeerivad lühikesi. {SGL}-i ennetus ja ajakava võivad neid sabasid siluda. Kui sinu liiklus on homogeenne, võidab {vLLM}-i püsiseisund sageli.
