પરિચય: ઝડપનો છટકું
AI અનુમાનમાં “ઝડપી” બાબત એ છે કે દરેકને તે જોઈએ છે, પરંતુ તેનો અર્થ શું થાય છે તેના પર કોઈ સંમત નથી. શું તમને એક વપરાશકર્તા માટે ઓછી લેટન્સી જોઈએ છે? વિનંતીઓના ટોળામાં ઉચ્ચ થ્રુપુટ? વધુ ટોકન્સ-પર-ડોલર? અથવા ફક્ત ઓછા સમયસમાપ્તિ જેથી તમારું ડેમો વીપીની સામે મરી ન જાય? “SGL વિ vLLM” એ તે સરખામણીઓમાંની એક છે જે હેકર ન્યૂઝ પર સરળ લાગે છે અને જ્યારે તમે ખરેખર ઉપયોગ કરે છે તેવું કંઈક મોકલવાનો પ્રયાસ કરો છો ત્યારે ગૂંચવણમાં ફેરવાય છે.
અમને સર્વિંગ ફ્રેમવર્કને કાગળના ટુવાલની બ્રાન્ડ્સની જેમ સારવાર આપવા માટે કોચિંગ આપવામાં આવ્યું છે: તે બધા છલકાઈને ઉપાડે છે, ફક્ત “વધારાના શોષક” એક પસંદ કરો. વ્યવહારમાં, SGL અને vLLM વિવિધ પ્રકારના મોપ્સ છે. તેઓ વિવિધ ભૌતિકશાસ્ત્ર સાથે સમાન ગડબડને હલ કરે છે—અને તમારા GPUs ઓગળી રહ્યા હોય ત્યારે વિનંતી શેડ્યૂલિંગ કેવી રીતે કાર્ય કરવું જોઈએ તે વિશે વિચિત્ર અભિપ્રાયવાળા વિચારો.
ચાલો હાઇપ કાપીએ, ધારણાઓને તપાસીએ અને વાત કરીએ કે SGL વિ vLLM ખરેખર ક્યાં અલગ પડે છે—અને શા માટે તમે હજી પણ “ખોટો” એક પસંદ કરી શકો છો અને ઠીક થઈ શકો છો.
SGL વિ vLLM: પ્રશ્ન શું છે, ખરેખર?
- જો તમારો કીવર્ડ આહાર “SGL વિ vLLM” છે, તો તમારો વાસ્તવિક પ્રશ્ન કદાચ આ છે: કયો સર્વર ઓછા નાટક સાથે સમાન GPUમાંથી વધુ ટોકન્સ મેળવે છે?
- અથવા: કયું થ્રુપુટને કોળામાં ફેરવ્યા વિના ઇન્ટરેક્ટિવ એપ્લિકેશન્સ માટે મારા મોડેલને પ્રતિભાવશીલ બનાવે છે?
- અથવા, વધુ પ્રામાણિકપણે: કયું હું શુક્રવાર સુધીમાં જમાવી શકું છું અને સોમવારે દિલગીર નહીં થાઉં?
તે ફ્રેમ છે. વિગતો મહત્વપૂર્ણ છે, પરંતુ સમાનરૂપે નહીં.
vLLM શેના માટે ઑપ્ટિમાઇઝ્ડ છે (અને તે શું નથી)
vLLM ની બ્રાન્ડ મગજ સાથે થ્રુપુટ છે. સ્ટાર ફીચર પેજ્ડએટેન્શન છે, એક VRAM પેજિંગ સ્કીમ જે KV કેશને જંક ડ્રોઅરને બદલે મેમરી-મેનેજ્ડ સિસ્ટમ તરીકે ગણે છે. તમે પેડિંગ અને ઝોમ્બી સંદર્ભો પર કિંમતી GPU મેમરીનો વ્યય કર્યા વિના ઘણી બધી એક સાથે વિનંતીઓ પેક કરી શકો છો. ક્યૂઇંગ સિસ્ટમ બેચ્ડ, એક સાથે જનરેશન માટે ઑપ્ટિમાઇઝ્ડ છે—ઘણા વપરાશકર્તાઓ, ઘણી બધી ચેટ્સ અથવા API એન્ડપોઇન્ટ જે નાની થી મધ્યમ વિનંતીઓ દ્વારા હેમર કરવામાં આવી રહી છે તે વિશે વિચારો.
સાદી અંગ્રેજીમાં: vLLM મેમરી અને શેડ્યૂલિંગ વિશે સ્માર્ટ બનીને પ્રતિ GPU વધુ એક સાથે જનરેશન મેળવે છે. તે સારી રીતે કંટાળાજનક છે—રૂઢિચુસ્ત ડિફોલ્ટ્સ, નક્કર કામગીરી અને સામાન્ય આકારો માટે જસ્ટ વર્ક કરવાની વૃત્તિ.
તે તમને ક્યાં ડંખે છે: અલ્ટ્રા-લો-લેટન્સી ઇન્ટરેક્ટિવ UX (સિંગલ-યુઝર ટાઇટ લૂપ્સ), વિચિત્ર આકારના પ્રોમ્પ્ટ્સ (વિશાળ ઇનપુટ + નાનું આઉટપુટ, અથવા તેનાથી વિપરીત), અને ફિનિકી એક્સ્ટેંશન (કસ્ટમ લેયર્સ, બેસ્પોક ક્વોન્ટિઝેશન, અથવા બ્લીડિંગ-એજ સેમ્પલિંગ યુક્તિઓ) કેટલીકવાર vLLM ના ગાર્ડરેલ્સ સામે ઘસવું. તે મોટાભાગની ટીમો માટે શિપ કરી શકાય તેવી બેઝલાઇન છે—જ્યાં સુધી તમે ધારને ફટકારો નહીં અને શા માટે બેઝલાઇન અસ્તિત્વમાં છે તે શોધી કાઢો.
SGL શેના માટે ઑપ્ટિમાઇઝ્ડ છે (અને તે શા માટે રસપ્રદ છે)
SGL ની પિચ થોડી વધુ મહત્તમવાદી છે: સ્માર્ટ શેડ્યૂલિંગનો ઉપયોગ કરીને લેટન્સી અને થ્રુપુટ બંનેને સ્ક્વિઝ કરો—વધુ ગતિશીલ પ્રીમ્પ્શન, ફાઇનર-ગ્રેઇન્ડ શેરિંગ અને એક સાથે વિનંતીઓને જુગલ કરવાની ઇચ્છા જેથી કોઈ પણ વિનંતી ભૂખે મર્યા વિના ટોળું ઝડપથી આગળ વધે. જો vLLM નું મેમરી મોડેલ તેનું કોલિંગ કાર્ડ છે, તો SGL નું શેડ્યૂલર છે. ધ્યેય માત્ર VRAM માં વધુ પેક કરવાનો નથી, પરંતુ લાંબા સંદર્ભોને ટૂંકી વિનંતીઓ રાહ જોતી વખતે બીચ વ્હેલની જેમ બેસી ન જવા દેતા GPU ની કોમ્પ્યુટ લેનને ખવડાવવાનું પણ છે.
વ્યવહારમાં, તેનો અર્થ એ થાય છે કે જ્યારે વર્કલોડ સ્પાઇકી અથવા મિશ્ર હોય ત્યારે SGL ઘણીવાર ચમકે છે—કેટલાક વિશાળ પ્રોમ્પ્ટ્સ, કેટલાક ટૂંકા જવાબો, ટ્રાફિકના વિસ્ફોટો અને ઇન્ટરેક્ટિવ સત્રો જ્યાં લેટન્સી સ્પાઇક્સ UX કિલર છે. તે “ગિરદીવાળી કોફી શોપ” સર્વર છે: ઘણા નાના ઓર્ડર, 14-ઘટકોવાળી કસ્ટમ લેટેવાળો એક વ્યક્તિ અને બરિસ્ટા જે ખરેખર જાણે છે કે સમાંતર કેવી રીતે કરવું.
અસ્વસ્થ સત્ય: સ્માર્ટ શેડ્યૂલિંગનો અર્થ વધુ નીતિ પણ થાય છે. વધુ નોબ્સ. વધુ નિર્ણયો તમે ખોટા કરી શકો છો. જો તમને ડેડ-સિમ્પલ, કોમોડિટી જમાવટની જરૂર હોય, તો SGL ની લવચીકતા એક પસંદ કરો-તમારી-પોતાની-એડવેન્ચરની જેમ લાગી શકે છે જ્યાં ઘણા પસંદગીઓ ડ્રેગનમાં સમાપ્ત થાય છે.
કોર ટ્રેડ: લેટન્સી વિ થ્રુપુટ વિ આગાહીક્ષમતા
- લેટન્સી: મિશ્ર વર્કલોડ્સ માટે પૂંછડીની લેટન્સી ઘટાડવાનું SGL વલણ ધરાવે છે કારણ કે તે જુગલિંગ વિશે વધુ આક્રમક છે. vLLM સ્થિર છે, પરંતુ જ્યારે ક્યૂ ઊંડી હોય ત્યારે થ્રુપુટને પ્રાથમિકતા આપશે.
- થ્રુપુટ: vLLM નું પેજ્ડએટેન્શન ઉચ્ચ ટોકન્સ-પર-સેકન્ડ-પર-GPU માટે એક સાથે વિનંતીઓ પેક કરવામાં રાક્ષસ છે. SGL મિશ્ર-લોડ દૃશ્યોમાં તેને મેચ કરી શકે છે અથવા હરાવી શકે છે જ્યાં સ્માર્ટ પ્રીમ્પ્શન કોમ્પ્યુટ બબલ્સને અટકાવે છે.
- આગાહીક્ષમતા: “કંટાળાજનક અને સ્થિર” માટે vLLM જીતે છે, “હું આને હું ખરેખર જે ટ્રાફિક ધરાવું છું તેને આકાર આપવા માટે ટ્યુન કરી શકું છું” માટે SGL જીતે છે. આગાહીક્ષમતા એ નૈતિક સદ્ગુણ નથી; તે કેટલીક ટીમો માટે આવશ્યકતા છે અને અન્ય લોકો માટે સ્ટ્રેટજેકેટ છે.
બેચિંગ અને ડિનર-રશ સમસ્યા
એક રેસ્ટોરન્ટની કલ્પના કરો. vLLM ટેબલોને ટેટ્રિસની જેમ ગોઠવીને દરેકને ઝડપથી બેસાડે છે, તેથી ત્યાં ન્યૂનતમ ખાલી જગ્યા હોય છે. SGL ફ્લોર પણ ચલાવે છે, પરંતુ મેઇટ્રે ડી' પણ રસોડાનું માઇક્રોમેનેજિંગ કરી રહ્યો છે—કોર્સને શફલ કરે છે જેથી છ-ટોપ ફ્રાઈસની રાહ જોઈ રહેલા ડઝન બે-ટોપને અવરોધે નહીં. SGL વિ vLLM નો મુદ્દો “કોણ ઝડપથી બેસે છે” તે નથી, તે “જ્યારે બસ ટૂર આવે છે અને તેમાંના અડધા ગ્લુટેન-ફ્રી હોય ત્યારે ડાઇનિંગ રૂમને કોણ ગુંજારતું રાખે છે” તે છે.
જો તમારો ટ્રાફિક સરળ હોય અને તમારી વિનંતી આકારો સુસંગત હોય, તો vLLM નું ટેટ્રિસ જીતે છે. જો તમારો ટ્રાફિક પ્રોમ્પ્ટ લંબાઈના વિતરણ સાથે સ્પાઇકી હોય અને તમે ઇન્ટરેક્ટિવ વપરાશકર્તાઓ માટે 95મા પર્સેન્ટાઇલ લેટન્સીની કાળજી લેતા હો, તો SGL ની રસોડાની કોરિયોગ્રાફી ચૂકવે છે.
KV કેશ: વન વિયર્ડ ટ્રીક ધેટ ઇઝ નોટ વિયર્ડ
SGL અને vLLM બંને એટેન્શન કેશને કિંમતી ધાતુની જેમ ટ્રીટ કરે છે. vLLM નું પેજિંગ એ કેનોનિકલ ટ્રીક છે: કી/વેલ્યુને કોમ્પેક્ટ રાખો, ડિફ્રેગમેન્ટ કરો અને તમે પેડિંગ પર VRAM વેડફવાનું ટાળો છો. SGL નો અભિગમ વધુ એ વિશે છે કે ક્યારે અને કેવી રીતે કામને પ્રીએમ્પ્ટ અને ઇન્ટરલિવ કરવું જેથી કેશ લેન્ડફિલમાં ફેરવાય નહીં.
જો તમારું મોડેલ ભાગ્યે જ બહુવિધ એક સાથે સત્રો માટે જગ્યા સાથે ફિટ થાય છે, તો vLLM ની મેમરી કાર્યક્ષમતા “રન” અને “OOM” વચ્ચેનો તફાવત હોઈ શકે છે. જો તમારું મોડેલ આરામથી ફિટ થાય છે પરંતુ તમારા વપરાશકર્તાઓ લેગ સ્પાઇક્સ વિશે ફરિયાદ કરે છે, તો SGL નું શેડ્યૂલિંગ “ઉપયોગી” અને “આહલાદક” વચ્ચેનો તફાવત હોઈ શકે છે.
ટોકન બજેટિંગ અને માનવ ધારણા
વપરાશકર્તાઓ “ટોકન્સ પ્રતિ સેકન્ડ” ની ધારણા કરતા નથી. તેઓ ધારણા કરે છે: ટેપ… રાહ જુઓ… જવાબ શરૂ થાય છે… વહે છે… પૂર્ણ. થ્રુપુટ એ આર્થિક મેટ્રિક છે; લેટન્સી એ મનોવૈજ્ઞાનિક મેટ્રિક છે. SGL નો પૂર્વગ્રહ મનોવિજ્ઞાન તરફ છે—પ્રથમ ટોકન્સને વહેતા રાખો અને પૂંછડીની સ્પાઇક્સને અટકાવો. vLLM નો પૂર્વગ્રહ અર્થશાસ્ત્ર તરફ છે—સ્થિર-રાજ્ય જનરેશનને મહત્તમ કરો. બંને ખોટા નથી. પરંતુ તમારું ઉત્પાદન કદાચ એક રીતે ઝૂકે છે.
ક્વોન્ટિઝેશન અને હાઉસ ઓફ કાર્ડ્સ
અહીં જ નીટ વાર્તાઓ અલગ પડે છે. બીજી જ ક્ષણે તમે 4-બીટ અથવા 8-બીટ ક્વોન્ટિઝેશન, કસ્ટમ કર્નલ્સ અથવા મુખ્ય-માર્ગ મોડેલ આર્કિટેક્ચર્સથી દૂર ફેંકી દો છો, ત્યારે કયા પ્રોજેક્ટમાં આજે તમને જરૂર છે તે કર્નલ સપોર્ટ છે તેના દ્વારા નિર્ણય લેવામાં આવી શકે છે. SGL વિ vLLM “40 મિનિટ પછી રહસ્યમય ચોકસાઈ રીગ્રેશન અથવા સોફ્ટ-ક્રેશ વિના શું ચાલે છે” બની જાય છે.
તમે શેડ્યૂલિંગને ગમે તેટલું રોમેન્ટિક બનાવી શકો છો; કર્નલ એ ગુરુત્વાકર્ષણ છે. તમે જે મોડેલ, dtype અને GPU મોકલવાની યોજના ઘડી રહ્યા છો તેના માટે મેટ્રિક્સ તપાસો. પછી એ રીતે પરીક્ષણ કરો કે તમે કોઈના પર વિશ્વાસ કરતા નથી—તમારી જાત સહિત.
સ્ટ્રીમિંગ UX: છેલ્લું ટોકન કરતાં પહેલું ટોકન વધુ મહત્વનું છે
vLLM મોટાભાગની એપ્લિકેશનો માટે પૂરતું સારી રીતે સ્ટ્રીમ કરે છે. હેડ-ઓફ-લાઇન બ્લોકિંગ ઘટાડવાના SGL ના જુસ્સાથી તેને ધાર મળે છે જ્યારે વપરાશકર્તા અનુભવ પ્રથમ ટોકન સમય દ્વારા જીવે છે અથવા મૃત્યુ પામે છે— “આ ત્વરિત લાગે છે” અને “આ શા માટે સ્પિનિંગ કરી રહ્યું છે?” વચ્ચેનો તફાવત. જો તમારી એપ્લિકેશન કોડ-આસિસ્ટ, શોધ-વધારેલી ચેટ અથવા કંઈપણ છે જ્યાં માનવ લૂપમાં છે, તો તે પ્રથમ ટોકન કાચા ટોકન્સ-પર-સેકન્ડ કરતાં વધુ મહત્વનું છે.
જો, તેના બદલે, તમે સાપ્તાહિક અહેવાલો બેચમાં બનાવી રહ્યા છો અથવા લાંબા-ફોર્મ આઉટપુટને સર્વર-સાઇડ પર રેન્ડર કરી રહ્યા છો, તો vLLM નું સ્થિર-રાજ્ય થ્રુપુટ તમને GPU સમય પર ડોલર પાછા જીતાડે છે. જો આખી વસ્તુ બેકગ્રાઉન્ડ વર્ક હોય તો કોઈને પરવા નથી કે પહેલું ટોકન 150 ms અથવા 450 ms પર આવ્યું.
Ops વાસ્તવિકતા: લોગ્સ, લિમિટ્સ અને “હુઝ ઓન કોલ?” ટેસ્ટ
- vLLM: પરિપક્વ ઓપરેશનલ વાર્તા. કારણ વિશે સરળ. ક્ષમતા આયોજન માટે સ્પષ્ટ મેટ્રિક્સ કારણ કે બેચિંગ અને પેજિંગ અનુમાનિત છે.
- SGL: વધુ ડાયલ્સ. સંભવિત રીતે વધુ શક્તિ. જ્યારે તમે તમારા ટ્રાફિક પેટર્ન જાણો છો અને તમે તેને આકાર આપવા માટે તૈયાર છો ત્યારે વધુ સારું. પરંતુ “સવારે 2 વાગ્યે ઓન કોલ” વાર્તા ફક્ત તમારી રનબુક્સ જેટલી સારી છે.
એક ઉપયોગી હ્યુરિસ્ટિક: જો તમારી ટીમ તેના પોતાના p95/p99 લક્ષ્યો અને તેઓ આવક અથવા UX સાથે કેવી રીતે મેપ કરે છે તે સમજાવી શકતી નથી, તો vLLM પર ડિફોલ્ટ કરો. જો તમે કરી શકો છો, અને તમારી પાસે મિશ્ર લોડ હેઠળ નીચા-પૂંછડીની લેટન્સીનો પીછો કરવાનું કારણ છે, તો SGL તેની જટિલતા કમાય છે.
RAG અને બેન્ડવિડ્થ-હેવી પ્રોમ્પ્ટ
રીટ્રિવલ-ઓગમેન્ટેડ જનરેશન ઇનપુટ બાજુએ ગેસોલિન ફેંકે છે. સંદર્ભના ટુકડાઓ સાથેના વિશાળ પ્રોમ્પ્ટ્સ લેટન્સીને ટોકનાઇઝેશન અને ઇનપુટ પાસ ખર્ચના કાર્યમાં ફેરવે છે. vLLM નું મેમરી પેકિંગ આમાંના વધુ રાક્ષસોને એક સાથે ફિટ કરવામાં મદદ કરે છે. SGL નું શેડ્યૂલિંગ થોડા વ્હેલને પોડને સ્થિર થવાથી અટકાવી શકે છે. જો તમારું RAG “વિશાળ પ્રોમ્પ્ટ + ટૂંકો જવાબ” જેવું લાગે છે, તો SGL નું પ્રીમ્પ્શન વસ્તુઓને જીવંત રાખવામાં મદદ કરી શકે છે. જો તે સતત વોલ્યુમ પર “મધ્યમ પ્રોમ્પ્ટ + મધ્યમ જવાબ” હોય, તો vLLM નું પેકિંગ જીતે છે.
ખર્ચ મોડેલ્સ જે તમે ખરેખર સમજાવી શકો છો
- ટોકન્સ પ્રતિ GPU કલાક: vLLM ઉચ્ચ-લોડ સ્થિર-રાજ્ય માટે જીતવાનું વલણ ધરાવે છે.
- ઇન્ટરેક્ટિવ સત્ર દીઠ કિંમત: જ્યારે તમે માનવ ધારણામાં ફ્રેમ્સ છોડી શકતા નથી ત્યારે SGL જીતવાનું વલણ ધરાવે છે.
- એન્જિનિયરિંગ સમય: vLLM સામાન્ય રીતે સસ્તું હોય છે, સિવાય કે તમે પહેલાથી જ SGL પર ઊંડા છો અને લાભ મેળવી રહ્યા છો. સ્વિચિંગ ખર્ચ વાસ્તવિક છે.
આમાંથી કોઈ પણ સંપૂર્ણ નથી. પરંતુ જો તમારા CFO પૂછે, તો હવે તમારી પાસે એવા વાક્યો છે જે અંગ્રેજી જેવા લાગે છે.
બેન્ચમાર્ક્સ જે તમારે અવગણવા જોઈએ (અને જે તમારે ન જોઈએ)
એક-નંબર ચાર્ટ્સને અવગણો જે વિનંતી આકાર વિતરણ, બેચનું કદ, મહત્તમ એક સાથે, મોડેલ dtype અને GPU મોડેલ જાહેર કરતા નથી. તેઓ લાઇટિંગ સાથે જ યોગ્ય ફિટનેસ સેલ્ફી છે. ઉપયોગી બેન્ચમાર્ક્સ:
- મિશ્ર વિતરણ લોડ પરીક્ષણો: ટૂંકા, મધ્યમ, લાંબા પ્રોમ્પ્ટ્સ વિવિધ મહત્તમ ટોકન્સ સાથે મિશ્રિત.
- બર્સ્ટ હેઠળ પૂંછડી લેટન્સી: સિમ્યુલેટેડ ટ્રાફિક સ્પાઇક દરમિયાન p95/p99 પ્રથમ-ટોકન સમય માપો.
- મેમરી હેડરૂમ: લક્ષ્ય એક સાથે મોડેલ અને kv કેશ સાથે વાસ્તવિક OOM માર્જિન.
- સમય જતાં સ્થિરતા: છ કલાક માટે ચલાવો; ધીમા લીક્સ, થ્રુપુટ ડ્રિફ્ટ અથવા દુર્લભ સ્ટોલ માટે જુઓ.
જો તે કોઈ બીજાના GPU પર કોઈ બીજાના ટ્રાફિક માટે ઝડપી હોય તો “ઝડપી” મહત્વનું નથી.
ડેવલપર એર્ગોનોમિક્સ: તમને કેટલું અમૂર્તતા જોઈએ છે?
vLLM સ્વચ્છ APIs, અનુમાનિત રૂપરેખાંકનો અને લોકપ્રિય ટૂલચેઇન્સ સાથે સંરેખણને પસંદ કરે છે. જે ટીમો કોમોડિટીઝ્ડ સર્વિંગ લેયર ઇચ્છે છે તેમના માટે તે સલામત ડિફોલ્ટ છે. SGL તમને વધુ નીતિ સપાટી આપે છે: પ્રાથમિકતા, પ્રીમ્પ્શન વર્તન અને તમારી કોમ્પ્યુટના આકારને શિલ્પ બનાવવાની જગ્યા. જો તમને તેની જરૂર હોય તો તે સોનું છે—અને જો તમે ન કરો તો ઓવરહેડ.
એક્સ્ટેંશન વાર્તા સમાન છે. vLLM લોકપ્રિય ઇકોસિસ્ટમ્સ અને હોસ્ટેડ પ્લેટફોર્મ્સ સાથે વહેલા સંકલન કરવાનું વલણ ધરાવે છે. SGL શેડ્યૂલિંગ સુવિધાઓ અને અદ્યતન એક સાથે કામગીરી પર ઝડપથી આગળ વધે છે. જો તમે જાણો છો કે તમને SGL ની શા માટે જરૂર છે, તો તમે કદાચ કરો છો. જો તમે નથી કરતા, તો તમે કદાચ હજી સુધી નથી કરતા.
મલ્ટિ-મોડેલ ઝૂ સમસ્યા
એક ફ્લેગશિપ મોડેલ પીરસવું એ વિચિત્ર છે. મોટાભાગની વાસ્તવિક એપ્લિકેશનો ઘણાને જુગલ કરે છે: સૂચના-ટ્યુન કરેલ LLMs, ફરીથી રેન્કર્સ, એમ્બેડિંગ્સ, કદાચ વિઝન-લેંગ્વેજ મોડેલ. vLLM ની આગાહીક્ષમતા બહુવિધ મોડેલોમાં ક્ષમતાને કાપવાનું સરળ બનાવે છે. SGL નું શેડ્યૂલિંગ તમને લાંબા સમય સુધી ચાલતા હોગ્સને નાના, ઉચ્ચ-અગ્રતા કૉલ્સને ગોઠણ મારવાથી બચાવવા માટેનાં સાધનો આપે છે—પરંતુ તમારે નિયમો સેટ કરવાની જરૂર પડશે. ઓટોમેશન મદદ કરે છે, પરંતુ નીતિને હજી પણ મગજની જરૂર છે.
ગવર્નન્સ પર એક શબ્દ: SLAs અથવા વાઇબ્સ?
જો તમે ગ્રાહકોને નંબરો આપો છો (SLA, SLO, તમારું સંક્ષેપ પસંદ કરો), તો કંટાળાજનક એ એક લક્ષણ છે. vLLM ની સુસંગતતા થ્રેશોલ્ડનું વચન આપવાનું અને તેને હિટ કરવાનું સરળ બનાવે છે. જો તમારું ઉત્પાદન સંપૂર્ણપણે “લાગણી” વિશે છે, અને લાગણીને ત્વરિત પ્રતિસાદ દ્વારા વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે (IDE કોપાયલોટ્સ વિશે વિચારો), તો તણાવ હેઠળ વપરાશકર્તા અનુભવનો બચાવ કરવાની SGL ની ક્ષમતા વધારાના વિચારને લાયક છે.
જ્યારે GPU ખોટો જવાબ હોય
સૌથી હોટ સર્વિંગ સ્ટેક તે છે જે ઓછા GPUs નો ઉપયોગ કરે છે. જ્યારે તમે પુખ્ત વસ્તુ કરો છો ત્યારે SGL અને vLLM બંનેને ફાયદો થાય છે: સારી સંદર્ભ વિન્ડો, સ્માર્ટ ટ્રંકેશન, વધુ સારી પુનઃપ્રાપ્તિ, પ્રતિસાદ કેશિંગ અને દરેક બટન ક્લિક માટે LLM ને વોર એન્ડ પીસ લખવાનું કહેતા નથી. સૌથી સસ્તી લેટન્સી એ ટોકન છે જે તમે ક્યારેય જનરેટ કરતા નથી.
વાસ્તવિક-વિશ્વની પેટર્ન (એટલે કે, લોકો ખરેખર કેવી રીતે પસંદ કરે છે)
- આવતા અઠવાડિયે AI એપ્લિકેશન મોકલવાનું સ્ટાર્ટઅપ: vLLM. યોગ્યતાની ઝડપ જીતે છે.
- ઇન્ટરેક્ટિવ UX અને સ્પાઇકી ટ્રાફિક સાથેનું ઉત્પાદન: પૂંછડી લેટન્સી માટે ટ્યુન કરેલ SGL.
- બેકેન્ડ બેચ જનરેશન: vLLM, વાર્તાનો અંત.
- RAG-હેવી સપોર્ટ ટૂલ: જો તમારા પ્રોમ્પ્ટ્સ વિશાળ હોય તો ટાઈ-બ્રેકર SGL ને જાય છે; અન્યથા vLLM.
- GPU નિષ્ણાતો વિનાની ટીમ: vLLM. ડોળ કરવાનું બંધ કરો.
- શેડ્યૂલરનો આનંદ માણતા પ્રદર્શન-માનસિક લીડ સાથેની ટીમ: SGL. જવાબદારીપૂર્વક આનંદ માણો.
કોડ આસિસ્ટ અને IDEs માટે SGL વિ vLLM
આ એક સ્પષ્ટ કિસ્સાઓમાંનો એક છે. કોડ સહાયકો ધારણા કરેલ પ્રતિભાવશીલતા પર જીવે છે અને મૃત્યુ પામે છે. પ્રથમ ટોકન ઝડપી, સ્ટ્રીમ સ્થિર, પૂંછડી સ્પાઇક્સને ટાળો જ્યારે વપરાશકર્તા એક જ હરોળમાં ત્રણ વખત શોર્ટકટને હેમર કરે છે. અહીં SGL ના પ્રીમ્પ્શન-કેન્દ્રિત વિશ્વ દૃષ્ટિકોણ ડિવિડન્ડ ચૂકવે છે. vLLM તે કરી શકે છે—ખાસ કરીને કાળજીપૂર્વકના રૂપરેખાંકન અને હેડરૂમ સાથે—પરંતુ તમે ઘણીવાર ટેબલ પર કેટલીક લેટન્સી છોડી દેશો.
સ્કેલ પર ચેટબોટ્સ માટે SGL વિ vLLM
તેને ફ્લિપ કરો. વિશાળ, સ્થિર ચેટ ટ્રાફિક માટે—સપોર્ટ બોટ્સ, આંતરિક સહાયકો, વ્યાપક પ્રશ્નો અને જવાબો—vLLM ની ક્ષમતા પેકિંગ એ ભેટ છે જે આપવાનું ચાલુ રાખે છે. જો તમારો ગ્રાફ મોટે ભાગે સપાટ હોય અને બિઝનેસ મોડેલ ટોકન્સ-પર-ડોલરને પુરસ્કાર આપે તો તે તમને જોઈએ છે.
મધ્યમ માર્ગ: તમે બંને ચલાવી શકો છો
આઘાતજનક ટેક: વિવિધ વર્કલોડ્સ, વિવિધ સર્વર્સ. જ્યાં તમારે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા અને નીચા પૂંછડી લેટન્સીની જરૂર હોય ત્યાં SGL ચલાવો; બલ્ક માટે vLLM ચલાવો. એન્ડપોઇન્ટ, ભાડૂત અથવા દિવસના સમય દ્વારા પણ રૂટ કરો. ઓપ્સ ઓવરહેડ વાસ્તવિક છે, પરંતુ તમે ખોટા પસંદગીઓથી સ્વતંત્રતા ખરીદો છો.
Sider.AI ક્યાં ફિટ થાય છે (અને ક્યાં નથી થતું) Sider.AI ખરેખર કામ કરે છે—ઓછામાં ઓછું જ્યારે તમે તેનો ઉપયોગ તે માટે કરો છો જે તે માટે સારું છે, જે વિચિત્ર રીતે પૂરતું છે, જે માર્કેટિંગ કહે છે તે બરાબર નથી. જો તમે SGL વિ vLLM ને જુગલ કરી રહ્યાં છો કારણ કે તમને એક વ્યવહારુ AI વર્કસ્ટેશન અને વર્કફ્લોની જરૂર છે જે તેના પોતાના ગુંદર કોડ હેઠળ તૂટી ન જાય, તો Sider નું સંકલિત વાતાવરણ એ ભાગ છે જેના માટે કોઈ બજેટ નથી કરતું: કંટાળાજનક સપાટી જ્યાં પ્રોમ્પ્ટ્સ, ડોક્સ અને પ્રયોગો તમે સ્ક્રેચપેડ એપ્લિકેશન અને ઘરેલું બેન્ચમાર્ક હાર્નેસની પુનઃશોધ કર્યા વિના જીવે છે. તે તમારા માટે SGL વિ vLLM પસંદ કરશે નહીં—ન તો તેણે જોઈએ—પરંતુ તમે બંનેનું પરીક્ષણ કરો ત્યારે તે તમારી ટીમને પરિણામો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત રાખશે. જો તમને ચાંદીની બુલેટ જોઈએ છે, તો બીજે ક્યાંક જુઓ. જો તમે “વિચાર,” “પ્રોમ્પ્ટ,” “રન,” અને “શિપ” વચ્ચે ઓછી તીક્ષ્ણ ધાર ઇચ્છતા હો, તો ત્યાં Sider.AI તેની કમાણી કરે છે. સામાન્ય વાંધાઓ, સ્પિન વિના જવાબ આપ્યો
- “અમે SGL સાથે થ્રુપુટ ગુમાવીશું.” કદાચ. સજાતીય લોડ હેઠળ, કદાચ. મિશ્ર, સ્પાઇકી લોડ હેઠળ, કદાચ નહીં—પૂંછડી લેટન્સી સુધારણા અસરકારક થ્રુપુટને વધારી શકે છે.
- “અમે vLLM સાથે લેટન્સી ગુમાવીશું.” પણ કદાચ. દબાણ હેઠળ, પ્રથમ-ટોકન સમય ભટકતો હોવા છતાં પણ vLLM થ્રુપુટને સાચવે છે. તમે હેડરૂમ અને સમજદાર મર્યાદાઓ સાથે ઘટાડી શકો છો.
- “શું અમે vLLM ને SGL ની જેમ વર્તવા માટે ટ્યુન કરી શકીએ?” આંશિક રીતે. તમે પ્રાથમિકતા આપી શકો છો, મહત્તમ ટોકન્સને ટ્રિમ કરી શકો છો અને ક્યૂને આકાર આપી શકો છો. પરંતુ શેડ્યૂલર DNA અલગ છે.
- “શું અમે SGL ને vLLM ની જેમ વર્તવા માટે ટ્યુન કરી શકીએ?” પણ આંશિક રીતે. પરંતુ જો તમે અઠવાડિયાઓ SGL ને vLLM માં ફેરવવામાં વિતાવો છો, તો તમે ખોટું પસંદ કર્યું.
તમે નક્કી કરો તે પહેલાં વ્યવહારિક ચેકલિસ્ટ
- ખરેખર મહત્વપૂર્ણ મેટ્રિકને વ્યાખ્યાયિત કરો: p95 સમય-થી-પ્રથમ-ટોકન, p99 એન્ડ-ટુ-એન્ડ લેટન્સી, ટોકન્સ-પર-ડોલર અથવા બર્સ્ટ હેઠળ ક્રેશ રેટ. એક પ્રાથમિક મેટ્રિક અને એક ગાર્ડરેલ પસંદ કરો.
- તમારા વાસ્તવિક ટ્રાફિક વિતરણને પુનઃઉત્પાદિત કરો. રમકડું નહીં. વાસ્તવિક પ્રોમ્પ્ટ/જવાબ કદ હિસ્ટોગ્રામ, વાસ્તવિક બર્સ્ટનેસ.
- સતત લોડ હેઠળ ઓછામાં ઓછા એક કલાક માટે ઉત્પાદન જેવા હાર્ડવેર પર પરીક્ષણ કરો. ડ્રિફ્ટ, લીક્સ અને દુર્લભ સ્ટોલ્સ માટે જુઓ.
- તમારા ચોક્કસ મોડેલ માટે કર્નલ અને ક્વોન્ટિઝેશન સપોર્ટ ચકાસો. પછી ડ્રાઇવરોને અપગ્રેડ કર્યા પછી તે ફરીથી કરો.
- કોણ કોલ પર છે તે નક્કી કરો અને તમે કેવી રીતે રોલ બેક કરશો તે લખો.
જો તમે આ નહીં કરો, તો vLLM પસંદ કરો અને ડિફોલ્ટ્સ સ્વીકારો. જો તમે કરશો, તો SGL તમને વધુ સારો વપરાશકર્તા અનુભવ અને નીચી પૂંછડીઓ ખરીદી શકે છે, જ્યાં આનંદ છુપાયેલો છે.
સ્થળાંતર જોખમ પર એક સંક્ષિપ્ત શબ્દ
ઉત્પાદનમાં સર્વિંગ ફ્રેમવર્કને સ્વિચ કરવું એ એક પ્રકારનું કાર્ય છે જે સપ્તાહાંતને બગાડે છે. જો તમને શંકા છે કે તમે બંનેને અજમાવવા માંગો છો, તો તેની યોજના બનાવો: વિનંતી/જવાબ સ્કીમાને પ્રમાણિત કરો, ટોકનાઇઝર અને સેમ્પલિંગ રૂપરેખાંકનોને પોર્ટેબલ રાખો અને સર્વરને સુસંગત આંતરિક ક્લાયંટની પાછળ છુપાવો. ડિસોપ્લિંગ તમને વૈકલ્પિકતા ખરીદે છે, જે “ભવિષ્યમાં તમે ભૂતકાળને ધિક્કારશો નહીં” માટે એક ફેન્સી શબ્દ છે.
ડાયાલેક્ટિકલ એન્ડિંગ જે તમે જાણતા હતા તે આવી રહ્યું હતું
જો તમે અહીં નાઈટહુડ સમારંભની આશા સાથે આવ્યા છો—રાઇઝ, સર SGL; અથવા, vLLM લાંબા સમય સુધી જીવે—તો તમે ખોટી પરીકથા પસંદ કરી. સાચો જવાબ વર્કલોડ-આકારનો છે. vLLM એ વિશ્વસનીય પિકઅપ ટ્રક છે જે ઘણું ખેંચે છે અને ફરિયાદ કરતી નથી. SGL એ સ્પોર્ટ વેગન છે જે કોફીને ઢોળ્યા વિના ટ્રાફિક થ્રેડ કરે છે. તમે કોઈપણમાં મુસાફરી કરી શકો છો; તમે ડ્રાઇવનો અલગ રીતે આનંદ માણશો.
યાદ રાખવા જેવી બાબત: વપરાશકર્તાઓ લેટન્સી (latency) અનુભવે છે; ફાઇનાન્સ થ્રુપુટ (throughput) અનુભવે છે. તમારું કામ બંનેમાંથી કોઈને પણ છેતર્યા વિના બંનેને સુમેળમાં લાવવાનું છે. SGL વિરુદ્ધ vLLM એ કોઈ વાઇબ ચેક નથી. તે એક સ્વીકૃતિ છે કે “ઝડપી” ના એક કરતાં વધુ પરિમાણો છે, અને સર્વિંગ ફ્રેમવર્ક, લોકોની જેમ, દબાણ હેઠળ તેમનું પાત્ર દર્શાવે છે.
જો તમે નસીબદાર હશો, તો તમારે ક્યારેય કાળજી લેવાની જરૂર નહીં પડે. જો તમે સારા હશો, તો તમને ખબર પડશે કે ક્યારે કાળજી લેવી.
H2: SGL વિરુદ્ધ vLLM કામગીરી: ટેઇલ લેટન્સી (Tail Latency) વિરુદ્ધ થ્રુપુટ (Throughput)
- SGL મિશ્ર લોડ હેઠળ p95/p99 ટેઇલ્સને કાપવા અને પ્રથમ-ટોકનનો સમય સુધારવા માટે ડાયનેમિક શેડ્યુલિંગ (dynamic scheduling) તરફ ધ્યાન આપે છે.
- vLLM નું પેજ્ડએટેન્શન (PagedAttention) એ જ VRAM માં વધુ એક સાથે વિનંતીઓને સ્ક્વિઝ કરે છે, જે ટોકન્સ-પર-સેકન્ડ-પર-GPU ને વધારે છે.
- ઇન્ટરેક્ટિવ UX અને સ્પાઇકી ટ્રાફિક માટે SGL પસંદ કરો; સતત ઉચ્ચ-વોલ્યુમ ચેટ અથવા બેચ માટે vLLM પસંદ કરો.
H2: પ્રોડક્શનમાં SGL વિરુદ્ધ vLLM માટે ડિપ્લોયમેન્ટ વિકલ્પો
- તમારા SLA ને લેટન્સી (SGL-ફ્રેન્ડલી) અથવા થ્રુપુટ (vLLM-ફ્રેન્ડલી) સાથે મેપ કરો.
- તમારા ચોક્કસ મોડેલ અને GPU માટે ક્વોન્ટાઇઝેશન (quantization) અને કર્નલ સપોર્ટને વેલિડેટ કરો.
- એક પોર્ટેબલ ક્લાયન્ટ લેયર રાખો જેથી તમે એન્ડપોઇન્ટ દ્વારા SGL અને vLLM પર રૂટ કરી શકો.
H2: યોગ્ય રીતે SGL વિરુદ્ધ vLLM નું બેન્ચમાર્કિંગ
- વાસ્તવિક ટ્રાફિક આકાર હેઠળ પ્રથમ-ટોકનનો સમય અને એન્ડ-ટુ-એન્ડ લેટન્સી (latency) માપો.
- મલ્ટી-અવર રનમાં મેમરી હેડરૂમ (memory headroom) અને સ્થિરતાને ટ્રેક કરો.
- સિંગલ-નંબર ટોકન્સ/સેકન્ડ ટ્રોફીને ટાળો જે બેચ સાઇઝ અને વિનંતી વિતરણને છુપાવે છે.
H3: લાંબા-પૂંછડીવાળા કીવર્ડ્સ (Long-Tail Keywords) જેની તમે ખરેખર કાળજી લો છો
- “SGL વિરુદ્ધ vLLM લેટન્સી (latency)”
- “SGL વિરુદ્ધ vLLM થ્રુપુટ (throughput)”
- “RAG માટે SGL વિરુદ્ધ vLLM”
- “SGL વિરુદ્ધ vLLM કોડ જનરેશન”
- “SGL વિરુદ્ધ vLLM પ્રોડક્શન ડિપ્લોયમેન્ટ”
- “SGL વિરુદ્ધ vLLM બેન્ચમાર્ક”
- “SGL વિરુદ્ધ vLLM GPU મેમરી”
નિષ્કર્ષ: પ્રમાણિક જવાબ જેનો તમે ઉપયોગ કરી શકો છો
જો તમે વિશ્વસનીય ડિફોલ્ટ ઇચ્છતા હો અને તમારું મેટ્રિક લાંબા ગાળે ટોકન્સ-પર-ડોલર હોય તો vLLM પસંદ કરો. જો તમારા વપરાશકર્તાઓ લૂપમાં માણસો હોય અને પ્રોડક્ટ એ ધાર પરની અનુભવાતી ઝડપથી જીવે અથવા મરે તો SGL પસંદ કરો. જો તમે કહી શકતા નથી કે તમે કયા કેમ્પમાં છો, તો તમે ડિફોલ્ટ રૂપે vLLM કેમ્પમાં છો—અને તે સારું છે. સારા સમાચાર એ છે કે તમે બંને ચલાવી શકો છો. વધુ સારા સમાચાર એ છે કે તમે સાર્વત્રિક ચેમ્પિયન હોવાનો ડોળ કરવાનું બંધ કરી શકો છો. SGL વિરુદ્ધ vLLM એ “ઝડપી” પરના બે સ્માર્ટ, અભિપ્રાયપૂર્ણ અભિગમો વચ્ચેની પસંદગી છે. બાકીનું તમારું વર્કલોડ, તમારું બજેટ અને નોબ્સ માટેની તમારી ભૂખ છે.
FAQ
Q1: કયું વધુ ઝડપી છે: SGL કે vLLM?
ઝડપી એટલે તમારો મતલબ શું છે તેના પર નિર્ભર છે. vLLM સ્થિર, ઉચ્ચ-સંખ્યામાં થ્રુપુટ માટે ઝડપી છે; SGL એ પ્રથમ ટોકન માટે ઝડપી છે અને મિશ્ર, સ્પાઇકી લોડ હેઠળ ટેઇલ પર વધુ સુસંગત છે. જો તમારું મેટ્રિક ટોકન્સ-પર-ડોલર છે, તો vLLM; જો તે અનુભવાતી લેટન્સી (latency) છે, તો SGL.
Q2: શું RAG વર્કલોડ્સ માટે SGL એ vLLM કરતાં વધુ સારું છે?
મોટા પ્રોમ્પ્ટ્સ અને ટૂંકા જવાબો સાથેના RAG માટે, SGL નું શેડ્યુલિંગ પ્રથમ-ટોકન સમયને વધતો અટકાવી શકે છે. સ્કેલ પરના મધ્યમ પ્રોમ્પ્ટ્સ માટે, vLLM ની મેમરી પેકિંગ જીતે છે. શરત લગાવતા પહેલાં તમારા વાસ્તવિક પ્રોમ્પ્ટ કદનું બેન્ચમાર્ક કરો.
Q3: મારે SGL વિરુદ્ધ vLLM ને નિષ્પક્ષ રીતે કેવી રીતે બેન્ચમાર્ક કરવું જોઈએ?
તમારા વાસ્તવિક વિનંતી વિતરણનો ઉપયોગ કરો, રમકડાનો નહીં. કલાકો સુધી p95/p99 પ્રથમ-ટોકન સમય, એકંદર થ્રુપુટ અને સ્થિરતાને માપો. મોડેલ, dtype, GPU, બેચ સાઇઝ અને સંખ્યા જાહેર કરો—અથવા તમે ફક્ત ગ્રાફ્સને સુંદર બનાવી રહ્યા છો.
Q4: શું હું એક જ સ્ટેકમાં SGL અને vLLM બંનેને ડિપ્લોય કરી શકું?
હા, અને જો તમારા વર્કલોડ્સ બદલાતા હોય તો તમારે કદાચ કરવું જોઈએ. ઇન્ટરેક્ટિવ એન્ડપોઇન્ટ્સને SGL પર અને બેચ અથવા ઉચ્ચ-વોલ્યુમ ચેટને vLLM પર રૂટ કરો. એક પોર્ટેબલ ક્લાયન્ટ લેયર રાખો જેથી સ્વેપિંગ તમારા વીકએન્ડને બગાડે નહીં.
Q5: SGL ની સરખામણીમાં vLLM ક્યારે ઓછી કામગીરી કરે છે?
સ્પાઇકી, મિશ્ર વર્કલોડ્સ હેઠળ જ્યાં પ્રથમ-ટોકન લેટન્સી (latency) મહત્વપૂર્ણ છે અને લાંબા પ્રોમ્પ્ટ્સ ટૂંકા પ્રોમ્પ્ટ્સને બ્લોક કરે છે. SGL નું પ્રિએમ્પશન (preemption) અને શેડ્યુલિંગ તે ટેઇલ્સને સરળ બનાવી શકે છે. જો તમારો ટ્રાફિક સમાન હોય, તો vLLM ની સ્થિર-સ્થિતિ ઘણીવાર જીતે છે.
