What are the best Xorbits Inference alternatives for LLM serving?

Top contenders include vLLM, Hugging Face Text Generation Inference (TGI), and NVIDIA TensorRT-LLM. Depending on needs, Triton, LMDeploy, Ray Serve, OpenVINO, and Ollama are also strong options.

Is vLLM faster than Xorbits Inference for production workloads?

In many production reports, vLLM delivers excellent throughput and latency thanks to paged attention and efficient KV cache management. Always benchmark on your target model and hardware.

When should I choose TensorRT-LLM over TGI or vLLM?

Choose TensorRT-LLM when you’re on NVIDIA GPUs and need maximum performance, leveraging graph-level and kernel optimizations. It typically wins on raw speed but can be more complex to set up.

What’s the easiest way to scale multi-model inference?

Use TGI or vLLM as backends and orchestrate with Ray Serve or a gateway. For mixed modalities, consider NVIDIA Triton to standardize serving across models.

Are there good CPU-first Xorbits Inference alternatives?

Yes. OpenVINO is a strong CPU-focused alternative with quantization and graph optimizations. It’s ideal for edge deployments or cost-sensitive clusters without high-end GPUs.

2025 ರಲ್ಲಿ ವೇಗದ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ LLM ಸೇವೆಗಾಗಿ 12 ಅತ್ಯುತ್ತಮ Xorbits Inference ಪರ್ಯಾಯಗಳು

ಪರಿಚಯ: ತಂಡಗಳು ಕ್ಸಾರ್ಬಿಟ್ಸ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಮೀರಿ ನೋಡಲು ಕಾರಣಗಳು ನೀವು LLM ಗಳು, ಭಾಷಣ ಅಥವಾ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಕ್ಸಾರ್ಬಿಟ್ಸ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ (Xinference) ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಒಬ್ಬಂಟಿಗರಲ್ಲ - ಇದು ಸಮರ್ಥ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ನಿಯೋಜನೆಗಳು ಪ್ರಯೋಗದಿಂದ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಚಲಿಸುವಾಗ, ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಒಂದು ಹೊಸ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತವೆ: ವೇಗ, ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ ಕ್ಸಾರ್ಬಿಟ್ಸ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ಪರ್ಯಾಯಗಳು ಯಾವುವು? ನೀವು GPU ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ MLOps ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತಿರಲಿ ಅಥವಾ ಲೇಟೆನ್ಸಿ-ಸೆನ್ಸಿಟಿವ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಗಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಸರಿಯಾದ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ಸ್ಟಾಕ್ ಗಂಭೀರ ಹಣವನ್ನು ಮತ್ತು ತಲೆನೋವುಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಫಿಟ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಸಾರ್ಬಿಟ್ಸ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು vLLM, ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ TGI, NVIDIA TensorRT-LLM, LMDeploy, ಟ್ರೈಟಾನ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ - ಜೊತೆಗೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಎಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಾಶಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯುತ್ತೇವೆ. ಇದರೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು, ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಸಲಹೆಗಳು ಮತ್ತು Sider.AI ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿರುವ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಲಘುವಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.

ತ್ವರಿತ ಸನ್ನಿವೇಶ: ಕ್ಸಾರ್ಬಿಟ್ಸ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ (Xinference) ಒಂದು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಲಾಂಚರ್ ಮತ್ತು ರನ್‌ಟೈಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಭಾಷೆ, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಒಂದು ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ. ನೀವು ಆ ಮಾಡ್ಯುಲಾರಿಟಿಯನ್ನು ಇಷ್ಟಪಟ್ಟರೆ ಆದರೆ ವೇಗವಾದ, ಹೆಚ್ಚು ವಿಶೇಷವಾದ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್-ಸಿದ್ಧವಾದ ಏನನ್ನಾದರೂ ಬಯಸಿದರೆ, ಮುಂದೆ ಓದಿ.

ನಾವು ಈ ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸಿದ್ದೇವೆ (ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು)

ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ KV ಸಂಗ್ರಹ, ಪುಟದ ಗಮನ, ಟೆನ್ಸರ್ ಸಮಾನಾಂತರತೆ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ CUDA ಕರ್ನಲ್ ಗಳು.

ನಿಯೋಜನೆ ನಮ್ಯತೆ: ನಿಮ್ಮ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ (NVIDIA/AMD/CPU), ಕಂಟೇನರ್ ತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ (K8s, Ray, ಬೇರ್ ಮೆಟಲ್) ನೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಬುದ್ಧತೆ: ಸಮುದಾಯದಿಂದ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಪ್ರಬಲ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ.

ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಆಳ: ಸೇವಾ ಗೇಟ್‌ವೇಗಳು, ವೀಕ್ಷಣೆ, A/B ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣಗಳು.

ವೆಚ್ಚದ ದಕ್ಷತೆ: ಕಡಿಮೆ GPU ಮೆಮೊರಿ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತು, ಉತ್ತಮ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮತ್ತು ರನ್‌ಟೈಮ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳು.

ಸಣ್ಣಪಟ್ಟಿ: 2025 ರಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕ್ಸಾರ್ಬಿಟ್ಸ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ಪರ್ಯಾಯಗಳು

vLLM - ಪುಟದ ಗಮನದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೋಪುಟ್, ಕಡಿಮೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿ LLM ಸೇವೆ. ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಮುದಾಯದ ನೆಚ್ಚಿನ ಆಯ್ಕೆ.

ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಜನರೇಶನ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ (TGI) - ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್-ಸಿದ್ಧ, ಬಹು-ಮಾದರಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ದಕ್ಷತಾಶಾಸ್ತ್ರ.

NVIDIA TensorRT-LLM - ಗ್ರಾಫ್-ಮಟ್ಟದ ಮತ್ತು ಕರ್ನಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ NVIDIA GPU ಗಳಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ.

LMDeploy - ಟೆನ್ಸರ್‌ಆರ್‌ಟಿ ಮತ್ತು ಟ್ರೈಟಾನ್ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಗುರವಾದ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ LLM ಸೇವೆ.

NVIDIA ಟ್ರೈಟಾನ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ಸರ್ವರ್ - DL ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು, CPU/GPU ಮತ್ತು ಸಮೂಹಗಳಿಗೆ ಪಾಲಿಗ್ಲಾಟ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ಸರ್ವರ್.

Ollama - ಮ್ಯಾಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ವರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಡೆವಲಪರ್-ಸ್ನೇಹಿ, ಸ್ಥಳೀಯ-ಮೊದಲ ಸೇವೆ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್.

OpenVINO - ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಬಲ CPU-ಮೊದಲ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸ್ಟಾಕ್.

Ray Serve - ಪೈಥಾನ್ ಮೈಕ್ರೋ ಸರ್ವೀಸಸ್ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿ-ಮಾದರಿ ರೂಟಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮಾದರಿ-ಸೇವಾ ಚೌಕಟ್ಟು.

ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಜನರೇಶನ್-ವೆಬ್UI ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ - ವೇಗದ ಮೂಲಮಾದರಿ, ಸಮುದಾಯ ಪರಿಕರಗಳು, ಅಡಾಪ್ಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳು.

vLLM + TGI ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಮಾದರಿಗಳು - ತಂಡಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಶೇಷ ರೂಟಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಇವುಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

Baseten ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು - ವೇಗದ ಸಮಯ-ದಿಂದ-ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳು.

ಟ್ರೈಟಾನ್ + TensorRT-LLM ಕಾಂಬೊ - ಮಿಷನ್-ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಥ್ರೋಪುಟ್‌ಗಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ NVIDIA-ಸ್ಥಳೀಯ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್.

ಸಮುದಾಯದ ಜ್ಞಾನ: ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರು ಏನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರ ವೇದಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದನಾ ಚರ್ಚೆಗಳಲ್ಲಿ, ಮೂರು ಎಂಜಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: vLLM, TGI ಮತ್ತು TensorRT-LLM—TensorRT-LLM ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ NVIDIA ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಚ್ಚಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು vLLM/TGI ಅನ್ನು ಸರಳತೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಯತೆಗಾಗಿ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ..

ಆಳವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು, ವಿನಿಮಯಗಳು ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮ-ಫಿಟ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು

vLLM: ಪುಟದ ಗಮನದ ಪವರ್‌ಹೌಸ್ ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ: ಬಲವಾದ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸುಲಭ ಅಳವಡಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೋಪುಟ್ LLM ಸೇವೆ.

ತಂಡಗಳು ಇದನ್ನು ಏಕೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ: vLLM ನ ಪುಟದ ಗಮನ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ KV ಸಂಗ್ರಹವು ಸಾಮಾನ್ಯ 7B–70B ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಟೋಕನ್ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಸೆಟಪ್ ಅನುಭವ: ನೇರವಾದ ಡಾಕರ್ ನಿಯೋಜನೆಗಳು; ಸಾಮಾನ್ಯ MLOps ಸ್ಟಾಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಂಯೋಜನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಗಮನಾರ್ಹ ವಿನಿಮಯಗಳು: ಔಟ್-ಆಫ್-ದಿ-ಬಾಕ್ಸ್‌ನಿಂದ ಬಲವಾಗಿರುವಾಗ, NVIDIA ಯ ಹೊಸ GPU ಗಳಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಇನ್ನೂ ನೀವು ಆಳವಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಿದಾಗ TensorRT-LLM ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬಹುದು.

ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಜನರೇಶನ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ (TGI) ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ: ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಮಾದರಿ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುವ, ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್-ಸ್ನೇಹಿ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಬಯಸುವ ತಂಡಗಳು.

ತಂಡಗಳು ಇದನ್ನು ಏಕೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ: ಘನ ಡೀಫಾಲ್ಟ್‌ಗಳು, ಮಲ್ಟಿ-ಮಾದರಿ ಸೇವೆ, ಟೋಕನ್ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾದ HF ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆ.

ಸೆಟಪ್ ಅನುಭವ: ಡಾಕರ್‌ರೈಸ್ಡ್, ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ರೆಸಿಪಿಗಳು ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಣ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ.

ವಿನಿಮಯಗಳು: ಗರಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ TensorRT-LLM ಅನ್ನು ಹಿಂದುಳಿಯಬಹುದು; ಕೆಲವು ವರ್ಕ್‌ಲೋಡ್‌ಗಳು vLLM ನ ಮೆಮೊರಿ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ.

NVIDIA TensorRT-LLM: ಪ್ರತಿ ಟೋಕನ್ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಟ್ ಎಣಿಕೆಯಾದಾಗ ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ: ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ವೇಗವಾದ ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಮಯವನ್ನು ಬಯಸುವ NVIDIA GPU ಅಂಗಡಿಗಳು.

ತಂಡಗಳು ಇದನ್ನು ಏಕೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ: ಉನ್ನತ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಥ್ರೋಪುಟ್‌ಗಾಗಿ ಗ್ರಾಫ್-ಮಟ್ಟದ ಫ್ಯೂಷನ್‌ಗಳು, ಕರ್ನಲ್-ಮಟ್ಟದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಬೆಂಬಲ.

ಸೆಟಪ್ ಅನುಭವ: ಕೆಲವು ಗ್ರಾಫ್ ಪರಿವರ್ತನೆ ಮತ್ತು NVIDIA ಟೂಲ್‌ಚೈನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪರಿಚಿತತೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಆದರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಿ ಲಾಭದಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ವಿನಿಮಯಗಳು: ಮಾರಾಟಗಾರರ ಲಾಕ್-ಇನ್; NVIDIA ಅಲ್ಲದ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಪೋರ್ಟಬಲ್.

LMDeploy: ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ, ಲೀನ್ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ: ಕಡಿಮೆ ಘರ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ TensorRT ಮತ್ತು ಟ್ರೈಟಾನ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಶಂಸಿಸುವ ತಂಡಗಳು.

ತಂಡಗಳು ಇದನ್ನು ಏಕೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ: ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ನಿಯೋಜನೆ ಹರಿವುಗಳು, ಉತ್ತಮ ಡೀಫಾಲ್ಟ್‌ಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯ LLM ಕುಟುಂಬಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.

ವಿನಿಮಯಗಳು: vLLM/TGI ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಸಣ್ಣ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ; ಸುಧಾರಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕೆಲಸ ಬೇಕಾಗಬಹುದು.

NVIDIA ಟ್ರೈಟಾನ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ಸರ್ವರ್: ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಪಾಲಿಗ್ಲಾಟ್ ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ: ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ SLO ಗಳು ಮತ್ತು MLOps ಅಗತ್ಯತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಿಶ್ರ-ಮಾದರಿ ಎಸ್ಟೇಟ್‌ಗಳು (LLM ಗಳು, CV, ASR).

ತಂಡಗಳು ಇದನ್ನು ಏಕೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ: ಮಾದರಿ ಸಮೂಹಗಳು, ಏಕಕಾಲೀನ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ಗಳು (TensorFlow, PyTorch, ONNX, TensorRT) ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ-ದರ್ಜೆಯ ವೀಕ್ಷಣೆ.

ವಿನಿಮಯಗಳು: ಹೆಚ್ಚು ಚಲಿಸುವ ಭಾಗಗಳು; ಗರಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ತಲುಪಲು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

Ollama: ಸ್ಥಳೀಯ-ಮೊದಲ ಡೆವಲಪರ್ ಅನುಭವ ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ: ಮ್ಯಾಕ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಸಣ್ಣ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಉತ್ಪನ್ನ ತಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು.

ತಂಡಗಳು ಇದನ್ನು ಏಕೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ: ಒಂದು-ಆಜ್ಞೆಯ ಮಾದರಿ ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸೇವೆ, ಮೂಲಮಾದರಿ, ಡೆಮೊಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.

ವಿನಿಮಯಗಳು: ಇದು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಉತ್ಪಾದನಾ ಸ್ಟಾಕ್ ಅಲ್ಲ; ಆಗಾಗ್ಗೆ ಗೇಟ್‌ವೇಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ನಂತರ ಅಪ್‌ಗ್ರೇಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

OpenVINO: CPU-ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ: ಎಡ್ಜ್ ಮತ್ತು CPU-ಮೊದಲ ನಿಯೋಜನೆಗಳು ಅಥವಾ ಉನ್ನತ-ಶ್ರೇಣಿಯ GPU ಗಳಿಲ್ಲದ ವೆಚ್ಚ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು.

ತಂಡಗಳು ಇದನ್ನು ಏಕೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ: ಘನ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಪರಿಕರಗಳು, ಗ್ರಾಫ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಬಲವಾದ CPU ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸುಧಾರಣೆಗಳು.

ವಿನಿಮಯಗಳು: GPU ಸಮಾನತೆ ಗುರಿಯಲ್ಲ; ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳು ಲೇಟೆನ್ಸಿಗಾಗಿ GPU ಎಂಜಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬಹುದು.

Ray Serve: ಸ್ಕೇಲ್-ಔಟ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಪ್ಲೇನ್ ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ: ಬಹು-ಮಾದರಿ ರೂಟಿಂಗ್, A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ಕೆನರಿಯಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೋ ಸರ್ವೀಸ್ ಮಾದರಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪೈಥಾನ್ ಅಂಗಡಿಗಳು.

ತಂಡಗಳು ಇದನ್ನು ಏಕೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ: ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ನೋಡ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಸ್ಕೇಲ್ ಆಗುತ್ತದೆ; vLLM, TGI ಅಥವಾ ಕಸ್ಟಮ್ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ವಿನಿಮಯಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಮಾದರಿ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಅನ್ನು ನೀವು ತರುತ್ತೀರಿ; ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸರಿಯಾದ ಎಂಜಿನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.

ಸಮುದಾಯ ಪರಿಕರಗಳು (ಉದಾ., ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಜನರೇಶನ್-ವೆಬ್UI ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ) ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ: ಕ್ಷಿಪ್ರ ಪ್ರಯೋಗ, ಅಡಾಪ್ಟರ್‌ಗಳು (LoRA/QLoRA), ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು.

ತಂಡಗಳು ಇದನ್ನು ಏಕೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ: ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ವೇಗ, ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ UI ಗಳು, ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಸಮುದಾಯ ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲ.

ವಿನಿಮಯಗಳು: ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ತರಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು (ಉದಾ., Baseten) ಮತ್ತು ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ: ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ವೇಗ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಗಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವ ತಂಡಗಳು.

ತಂಡಗಳು ಇದನ್ನು ಏಕೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ: ಟರ್ನ್‌ಕೀ ನಿಯೋಜನೆ, ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್.

ವಿನಿಮಯಗಳು: ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ-ಮಟ್ಟದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಕಡಿಮೆ ನಿಯಂತ್ರಣ.

ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಮಾದರಿಗಳು (vLLM + TGI) ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ: TGI ನಿಂದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಆಳ ಮತ್ತು vLLM ನಿಂದ ಕಚ್ಚಾ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ತಂಡಗಳು - ಪ್ರತಿ ಮಾರ್ಗಕ್ಕೆ ಆಯ್ದವಾಗಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ತಂಡಗಳು ಇದನ್ನು ಏಕೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ: ನಮ್ಯತೆ; ನೀವು ಮಾದರಿ ಕುಟುಂಬ ಅಥವಾ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಗ ಮಾಡಬಹುದು.

ವಿನಿಮಯಗಳು: ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳು.

ಟ್ರೈಟಾನ್ + TensorRT-LLM: ಗಣ್ಯ NVIDIA ಸ್ಟಾಕ್ ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ: ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ದಟ್ಟಣೆ ಮತ್ತು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ SLA ಗಳೊಂದಿಗೆ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ವರ್ಕ್‌ಲೋಡ್‌ಗಳು.

ತಂಡಗಳು ಇದನ್ನು ಏಕೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ: ಸಮೃದ್ಧ ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ NVIDIA ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ಗಾಗಿ ಬಿಗಿಯಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಮಾರ್ಗ.

ವಿನಿಮಯಗಳು: ಕಡಿದಾದ ಕಲಿಕೆಯ ರೇಖೆ; NVIDIA ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ.

ಸರಿಯಾದ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು: ನಿರ್ಧಾರದ ಹರಿವು

ನೀವು NVIDIA GPU ಗಳಲ್ಲಿ ಇದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ: TensorRT-LLM ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ನೀವು ಸರಳವಾದ ಸೆಟಪ್ ಅನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, ಮೊದಲು vLLM ಅನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ ಮತ್ತು ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಮಾಡಿ.

ನಿಮಗೆ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ ದಕ್ಷತಾಶಾಸ್ತ್ರ ಬೇಕಾದರೆ: TGI ಒಂದು ಬಲವಾದ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗಿದೆ.

ನೀವು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮಾದರಿ ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೊವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ (CV, ASR, LLM): ಟ್ರೈಟಾನ್ ಸೇವೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ನೀವು CPU-ಮೊದಲ ಅಥವಾ ಎಡ್ಜ್-ನಿಯೋಜಿತವಾಗಿದ್ದರೆ: OpenVINO ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.

ನೀವು ಸ್ಥಳೀಯ ಡೆವ್ ವೇಗವನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ: Ollama ನಿಮ್ಮನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ನಂತರ ವಲಸೆ ಹೋಗಿ.

ನೀವು ಸ್ಕೇಲ್-ಔಟ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಪ್ಲೇನ್ ಅನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ: vLLM/TGI ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಮಾಡಲು Ray Serve ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಸನ್ನಿವೇಶದ ಪ್ಲೇಬುಕ್: ಎಲ್ಲಿ ಏನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ

ಹೆಚ್ಚಿನ ಏಕಕಾಲಿಕತೆಯೊಂದಿಗೆ ಚಾಟ್ ಸಹಾಯಕರು (7B–13B) → ಸಮತೋಲಿತ ಸುಲಭ ಮತ್ತು ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ vLLM ಅಥವಾ TGI.

ದೀರ್ಘ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳೊಂದಿಗೆ RAG → vLLM ನ ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಹಣೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ; kv ಸಂಗ್ರಹ ಪಿನ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಚಂಕ್ಡ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

ದರ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಬಹುಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು → TGI + ಗೇಟ್‌ವೇ; ಅಥವಾ Ray Serve vLLM ಅನ್ನು ಮುಂಭಾಗದಲ್ಲಿರಿಸುತ್ತದೆ.

A100/H100 GPU ಗಳಲ್ಲಿ ಅಲ್ಟ್ರಾ-ಕಡಿಮೆ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು → TensorRT-LLM ಅಥವಾ ಟ್ರೈಟಾನ್+TensorRT-LLM.

ಸೀಮಿತ GPU ಗಳೊಂದಿಗೆ ಎಡ್ಜ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ → OpenVINO (CPU), ಕ್ವಾಂಟೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಗಳು.

ತ್ವರಿತವಾಗಿ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ತಿರುಗಿಸುವ ಸಂಶೋಧನಾ ತಂಡಗಳು → Ollama ಅಥವಾ ಸಮುದಾಯ ಟೂಲ್‌ಚೈನ್‌ಗಳು, ನಂತರ vLLM/TGI ಗೆ ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಿ.

ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಲಹೆಗಳು ಸೂಜಿಯನ್ನು ಚಲಿಸುತ್ತವೆ

ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್: TensorRT-LLM ಗಾಗಿ INT8/FP8 ಅನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ; ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿರುವಲ್ಲಿ vLLM/TGI ಗಾಗಿ 4-ಬಿಟ್/8-ಬಿಟ್. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ.

ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪೆಕ್ಯುಲೇಟಿವ್ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್: ಪ್ರತಿ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗೆ ಗರಿಷ್ಠ ಟೋಕನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ. ಸ್ಪೆಕ್ಯುಲೇಟಿವ್ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

KV ಸಂಗ್ರಹ ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶ ವಿಂಡೋಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಸನ್ನಿವೇಶದ ಉದ್ದದ ವಿತರಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂಗ್ರಹ ಗಾತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಿ; ಸ್ಲೈಡಿಂಗ್ ವಿಂಡೋಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ/ನಂತರದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ: ಟೋಕನೈಜರ್‌ಗಳು ಅಡಚಣೆಯಾಗಬಹುದು; ಪೂರ್ವ/ನಂತರದ ಹಂತಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸಿ.

ವೀಕ್ಷಣೆ: ಪ್ರೊಮಿಥಿಯಸ್/ಗ್ರಾಫಾನಾ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ರಫ್ತು ಮಾಡಿ; TTFT, TPOT ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ GPU ಗೆ ಟೋಕನ್/ಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ.

ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶ: ನೀವು ಡಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ವಿವಿಧ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು QA ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, Sider.AI ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅಕ್ಕಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ದೀರ್ಘ ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೂಲಕ ವೇಗವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ಸರ್ವರ್ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಕ್ಸಾರ್ಬಿಟ್ಸ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ಇನ್ನೂ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗುವ ಸ್ಥಳ

ಒಂದೇ ಸ್ಟಾಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಭಾಷೆ, ಭಾಷಣ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ನೀವು ಬಹುಮುಖ ಲಾಂಚರ್ ಅನ್ನು ಗೌರವಿಸುತ್ತೀರಿ.

ನೀವು ವಿಧಾನಗಳ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ಒಂದು ಒಗ್ಗಟ್ಟಿನ ಡೆವಲಪರ್ ಅನುಭವವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ.

ನೀವು ಇನ್ನೂ GPU ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅಥವಾ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತಳ್ಳುತ್ತಿಲ್ಲ.

ಸಮುದಾಯ ಮತ್ತು ಮೂಲಗಳು

ಕ್ಸಾರ್ಬಿಟ್ಸ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ (Xinference) ರೆಪೊಸಿಟರಿ ಅವಲೋಕನ: Xinference ಅನ್ನು ಭಾಷೆ, ಭಾಷಣ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಮಾದರಿ ಸೇವೆಗಾಗಿ ಪ್ರಬಲ, ಬಹುಮುಖ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿ ಸ್ಥಾನೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರ ಚರ್ಚೆಯು vLLM, TGI ಮತ್ತು TensorRT-LLM ಅನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ಉತ್ಪಾದನಾ ಆಯ್ಕೆಗಳಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, TensorRT-LLM ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ NVIDIA GPU ಗಳಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ.

ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಮುಂದಿನ ಕ್ರಮಗಳು

ನಿಮ್ಮ ಗುರಿ ಮಾದರಿ(ಗಳಲ್ಲಿ) vLLM vs. TGI ಯೊಂದಿಗೆ ಬೇಕ್-ಆಫ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ; TTFT, TPOT ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ/ಟೋಕನ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ.

NVIDIA ನಲ್ಲಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ, TensorRT-LLM ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಸೇರಿಸಿ.

ಬಹು-ಮಾದರಿ ಎಸ್ಟೇಟ್‌ಗಳು, ಮಾದರಿ ಸಮೂಹಗಳು ಅಥವಾ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ SLO ಗಳಿಗಾಗಿ, ಟ್ರೈಟಾನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಿಸಿ.

CPU-ಮೊದಲು ಅಥವಾ ಎಡ್ಜ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಗಾಗಿ, OpenVINO ಬೇಸ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ.

ಬಹು-ಮಾದರಿ ರೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಮಾಡಲು Ray Serve ಅಥವಾ ಗೇಟ್‌ವೇ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಪ್ರಮುಖ ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳು

ಕ್ಸಾರ್ಬಿಟ್ಸ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್‌ಗೆ ಯಾವುದೇ ಒಂದು-ಗಾತ್ರ-ಫಿಟ್ಸ್-ಎಲ್ಲ ಪರ್ಯಾಯವಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕ್‌ಲೋಡ್ ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ವಿಜೇತರನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ.

vLLM, TGI ಮತ್ತು TensorRT-LLM ಹೆಚ್ಚಿನ ಉತ್ಪಾದನಾ LLM ಸೇವಾ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ಟ್ರಿಯೊವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ.

ಟ್ರೈಟಾನ್, LMDeploy ಮತ್ತು Ray Serve ಒಂದು ಬಲವಾದ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.

ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಅನ್ನು ಬೇಗ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ - ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್, ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹ ನಿರ್ವಹಣೆ ನಿಮ್ಮ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಅರ್ಧಕ್ಕೆ ಇಳಿಸಬಹುದು.

ಅನುಬಂಧ: ತ್ವರಿತ ಹೋಲಿಕೆ ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳು

ಸುಲಭವಾದ ಆನ್-ರ್ಯಾಂಪ್: vLLM, TGI, Ollama

ಗರಿಷ್ಠ NVIDIA ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: TensorRT-LLM; TensorRT-LLM + ಟ್ರೈಟಾನ್

ಮಿಶ್ರ-ಮಾದರಿ ಎಸ್ಟೇಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ: ಟ್ರೈಟಾನ್

ಅತ್ಯುತ್ತಮ CPU-ಮೊದಲು: OpenVINO

ಪೈಥಾನ್ ಅಂಗಡಿಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ನಿಯಂತ್ರಣ-ಪ್ಲೇನ್: Ray Serve

ಸ್ಥಳೀಯ-ಮೊದಲು ಮೂಲಮಾದರಿ: Ollama

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

GitHub ನಲ್ಲಿ Xinference ಅವಲೋಕನ.

ಉನ್ನತ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳ ಸಮುದಾಯ ಚರ್ಚೆ: vLLM, TGI, TensorRT-LLM.

FAQ

Q1:LLM ಸೇವೆಗಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕ್ಸಾರ್ಬಿಟ್ಸ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ಪರ್ಯಾಯಗಳು ಯಾವುವು? ಪ್ರಮುಖ ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳಲ್ಲಿ vLLM, ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಜನರೇಶನ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ (TGI) ಮತ್ತು NVIDIA TensorRT-LLM ಸೇರಿವೆ. ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ, ಟ್ರೈಟಾನ್, LMDeploy, Ray Serve, OpenVINO ಮತ್ತು Ollama ಸಹ ಪ್ರಬಲ ಆಯ್ಕೆಗಳಾಗಿವೆ.

Q2:ಉತ್ಪಾದನಾ ವರ್ಕ್‌ಲೋಡ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ vLLM ಕ್ಸಾರ್ಬಿಟ್ಸ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್‌ಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿದೆಯೇ? ಅನೇಕ ಉತ್ಪಾದನಾ ವರದಿಗಳಲ್ಲಿ, vLLM ಪುಟದ ಗಮನ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ KV ಸಂಗ್ರಹ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಮತ್ತು ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಗುರಿ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಮಾಡಿ.

Q3:TGI ಅಥವಾ vLLM ಗಿಂತ TensorRT-LLM ಅನ್ನು ನಾನು ಯಾವಾಗ ಆರಿಸಬೇಕು? ನೀವು NVIDIA GPU ಗಳಲ್ಲಿರುವಾಗ ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ TensorRT-LLM ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ, ಗ್ರಾಫ್-ಮಟ್ಟದ ಮತ್ತು ಕರ್ನಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಚ್ಚಾ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಹೊಂದಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಬಹುದು.

Q4:ಬಹು-ಮಾದರಿ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಲು ಸುಲಭವಾದ ಮಾರ್ಗ ಯಾವುದು? ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ಗಳಾಗಿ TGI ಅಥವಾ vLLM ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು Ray Serve ಅಥವಾ ಗೇಟ್‌ವೇಯೊಂದಿಗೆ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಮಾಡಿ. ಮಿಶ್ರ ವಿಧಾನಗಳಿಗಾಗಿ, ಮಾದರಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಸೇವೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು NVIDIA ಟ್ರೈಟಾನ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

Q5:ಉತ್ತಮ CPU-ಮೊದಲು ಕ್ಸಾರ್ಬಿಟ್ಸ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ಪರ್ಯಾಯಗಳಿವೆಯೇ? ಹೌದು. OpenVINO ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಲವಾದ CPU-ಕೇಂದ್ರಿತ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ GPU ಗಳಿಲ್ಲದ ಎಡ್ಜ್ ನಿಯೋಜನೆಗಳು ಅಥವಾ ವೆಚ್ಚ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.