Ievads: Ātruma slazds
Lieta par “ātru” AI secinājumu ir tāda, ka visi to vēlas, bet neviens nevar vienoties, ko tas nozīmē. Vai vēlaties mazāku latentumu vienam lietotājam? Lielāku caurlaidspēju starp pieprasījumu baru? Labākus tokenus par dolāru? Vai vienkārši mazāk taimautu, lai jūsu demonstrācija nenomirtu VP priekšā? “SGL vs vLLM” ir viens no tiem salīdzinājumiem, kas izskatās vienkārši vietnē Hacker News un pārvēršas juceklī, kad mēģināt piegādāt kaut ko tādu, ko cilvēki patiešām izmanto.
Mēs esam apmācīti izturēties pret apkalpošanas ietvariem kā pret papīra dvieļu zīmoliem: tie visi savāc izlijušo, vienkārši izvēlieties “īpaši absorbējošu”. Praksē SGL un vLLM ir dažāda veida lupatas. Tie atrisina līdzīgus jucekļus ar dažādu fiziku — un dīvaini dogmatiskām idejām par to, kā pieprasījumu plānošanai vajadzētu darboties, kad jūsu GPU kūst.
Noraidīsim ažiotāžu, pakratīsim pieņēmumus un parunāsim par to, kur SGL un vLLM patiesībā atšķiras — un kāpēc jūs joprojām varētu izvēlēties “nepareizo” un justies labi.
SGL vs vLLM: Kāds īsti ir jautājums?
- Ja jūsu atslēgvārdu diēta ir “SGL vs vLLM”, jūsu īstais jautājums, iespējams, ir: kurš serveris iegūst vairāk tokenu no viena un tā paša GPU ar mazāku drāmu?
- Vai arī: kurš padara manu modeli atsaucīgu interaktīvām lietotnēm, nepārvēršot caurlaidspēju ķirbī?
- Vai, godīgāk sakot: kuru es varu izvietot līdz piektdienai un nenožēlot pirmdien?
Tas ir rāmis. Detaļām ir nozīme, bet ne vienlīdzīgi.
Kam vLLM ir optimizēts (un kam nav)
vLLM zīmols ir caurlaidspēja ar smadzenēm. Galvenā iezīme ir PagedAttention, VRAM lapošanas shēma, kas izturas pret KV kešatmiņu kā pret atmiņas pārvaldītu sistēmu, nevis kā pret nevēlamu atvilktni. Jūs varat iepakot daudz vienlaicīgu pieprasījumu, netērējot dārgo GPU atmiņu polsterējumam un zombiju kontekstiem. Rindas sistēma ir optimizēta partijas, vienlaicīgai ģenerēšanai — domājiet par daudziem lietotājiem, daudzām tērzēšanas sarunām vai API galapunktu, ko bombardē mazi un vidēji pieprasījumi.
Vienkāršā valodā: vLLM nodrošina vairāk vienlaicīgu ģenerēšanu vienā GPU, gudri izmantojot atmiņu un plānojot. Tas ir garlaicīgi labā nozīmē — konservatīvi noklusējumi, stabila veiktspēja un tendence vienkārši darboties parastām formām.
Kur tas jums iekod: īpaši zema latentuma interaktīva UX (viena lietotāja ciešas cilpas), dīvaini veidoti uzvednes (milzīga ievade + niecīga izvade vai otrādi), un izvēlīgi paplašinājumi (pielāgoti slāņi, pielāgota kvantēšana vai vismodernākie paraugu ņemšanas triki) dažreiz berzējas pret vLLM aizsargmargām. Tas ir sūtāms pamats vairumam komandu — līdz brīdim, kad trāpāt malai un atklājat, kāpēc pamats pastāv.
Kam SGL ir optimizēts (un kāpēc tas ir interesanti)
SGL piedāvājums ir nedaudz maksimālistiskāks: izspiest gan latentumu, gan caurlaidspēju, izmantojot gudrāku plānošanu — dinamiskāku pirmpirkuma tiesības, smalkāku koplietošanu un vēlmi žonglēt vienlaicīgus pieprasījumus, lai ganāmpulks virzītos ātrāk, neļaujot nevienam pieprasījumam mirt badā. Ja vLLM atmiņas modelis ir tā vizītkarte, tad SGL ir tā plānotājs. Mērķis ir ne tikai iepakot vairāk VRAM, bet arī nodrošināt GPU skaitļošanas joslas, neļaujot ilgiem kontekstiem sēdēt kā pludmalē izmests valis, kamēr īsi pieprasījumi gaida.
Praksē tas nozīmē, ka SGL bieži vien spīd, kad darba slodze ir ar smailēm vai jauktu — daži milzīgi uzvednes, dažas īsas atbildes, satiksmes uzliesmojumi un interaktīvas sesijas, kurās latentuma smailes ir UX slepkava. Tas ir “pārpildīts kafejnīcas” serveris: daudz mazu pasūtījumu, viens puisis ar 14 sastāvdaļu pielāgotu latte un barista, kurš patiešām zina, kā paralelizēt.
Neērtais fakts: gudrāka plānošana nozīmē arī vairāk politikas. Vairāk pogu. Vairāk lēmumu, ko varat pieņemt nepareizi. Ja jums ir nepieciešama vienkārša, preču izvietošana, SGL elastība var šķist kā izvēlies-savu-piedzīvojumu, kur vairākas izvēles beidzas ar pūķi.
Galvenā apmaiņa: latentums vs. caurlaidspēja vs. paredzamība
- Latentums: SGL mēdz samazināt astes latentumu jauktām darba slodzēm, jo tas ir agresīvāks žonglēšanā. vLLM ir stabils, bet prioritarizēs caurlaidspēju, kad rinda ir dziļa.
- Caurlaidspēja: vLLM PagedAttention ir briesmonis, iepakojot vienlaicīgus pieprasījumus lielam tokenu skaitam sekundē vienā GPU. SGL var to atbilst vai pārspēt jauktas slodzes scenārijos, kur gudrāka pirmpirkuma tiesības novērš skaitļošanas burbuļus.
- Paredzamība: vLLM uzvar par “garlaicīgu un stabilu”, SGL uzvar par “es varu to noregulēt, lai veidotu satiksmi, kas man patiesībā ir”. Paredzamība nav morāls tikums; tā ir prasība dažām komandām un žakete citām.
Partijas apstrāde un vakariņu steigas problēma
Iedomājieties restorānu. vLLM ātri sasēdina visus, sakārtojot galdus kā Tetris, tāpēc ir minimāla tukša vieta. SGL pārvalda arī grīdu, bet maītre d’ arī mikropārvalda virtuvi — pārkārtojot ēdienus, lai sešu cilvēku galds nebloķētu duci divu cilvēku galdu, kas gaida frī kartupeļus. SGL vs vLLM jēga nav “kurš ātrāk sasēdina”, bet gan “kurš uztur ēdamistabu dūcot, kad ierodas autobusu tūre un pusei no viņiem nav glutēna”.
Ja jūsu satiksme ir vienmērīga un jūsu pieprasījumu formas ir konsekventas, vLLM Tetris uzvar. Ja jūsu satiksme ir ar smailēm ar uzvedņu garumu sadalījumu un jums rūp 95. procentiles latentums interaktīviem lietotājiem, SGL virtuves horeogrāfija atmaksājas.
KV kešatmiņa: viens dīvains triks, kas nav dīvains
Gan SGL, gan vLLM izturas pret uzmanības kešatmiņu kā pret dārgmetālu. vLLM lapošana ir kanonisks triks: glabājiet atslēgas/vērtības kompaktas, defragmentējiet, un jūs izvairīsieties no VRAM tērēšanas polsterējumam. SGL pieeja vairāk ir par to, kad un kā iejaukties un savstarpēji savienot darbu, lai kešatmiņa nepārvērstos par izgāztuvi.
Ja jūsu modelis tik едва tilpst ar vietu vairākām vienlaicīgām sesijām, vLLM atmiņas efektivitāte var būt atšķirība starp “darbojas” un “OOM”. Ja jūsu modelis ērti iederas, bet jūsu lietotāji sūdzas par nobīdes smailēm, SGL plānošana var būt atšķirība starp “izmantojamu” un “apburošu”.
Tokenu budžets un cilvēku uztvere
Lietotāji neuztver “tokenus sekundē”. Viņi uztver: pieskarieties… pagaidiet… atbilde sākas… plūst… pabeigts. Caurlaidspēja ir ekonomisks rādītājs; latentums ir psiholoģisks rādītājs. SGL tendence ir psiholoģijas virzienā — nodrošiniet pirmo tokenu plūsmu un novērsiet astes smailes. vLLM tendence ir ekonomikas virzienā — palieliniet vienmērīgas ģenerēšanas apjomu. Neviena no tām nav nepareiza. Bet jūsu produkts, iespējams, ir vērsts uz vienu pusi.
Kvantēšana un kāršu nams
Šeit glīti stāsti izjūk. Tiklīdz jūs iemetat 4 bitu vai 8 bitu kvantēšanu, pielāgotus kodolus vai ārpus galvenā ceļa esošas modeļu arhitektūras, lēmumu var pieņemt jūsu vietā projekts, kuram šodien ir nepieciešamais kodola atbalsts. SGL vs vLLM kļūst par “kas darbojas bez noslēpumainām precizitātes regresijām vai mīkstiem avārijas gadījumiem pēc 40 minūtēm”.
Jūs varat romantizēt plānošanu, cik vēlaties; kodoli ir gravitāte. Pārbaudiet matricu, lai uzzinātu precīzu modeli, dtype un GPU, ko plānojat piegādāt. Pēc tam pārbaudiet tā, it kā jūs nevienam neuzticētos — arī sev ne.
Straumēšanas UX: pirmajam tokenam ir lielāka nozīme nekā pēdējam
vLLM straumē pietiekami labi lielākajai daļai lietotņu. SGL apsēstība ar galvas bloķēšanas samazināšanu dod tai priekšrocības, ja lietotāja pieredze ir atkarīga no pirmā tokena laika — atšķirība starp “tas šķiet моментален” un “kāpēc tas griežas?”. Ja jūsu lietotne ir koda palīdzība, ar meklēšanu papildināta tērzēšana vai jebkas, kur cilvēks ir iesaistīts, šim pirmajam tokenam ir lielāka nozīme nekā neapstrādātiem tokeniem sekundē.
Ja, tā vietā, jūs partijas režīmā griežat iknedēļas pārskatus vai renderējat garas formas izvades servera pusē, vLLM vienmērīgais caurlaidspēja ļauj jums atgūt dolārus GPU laikā. Nevienam nerūp, vai pirmais tokens ieradās pēc 150 ms vai 450 ms, ja viss ir fona darbs.
Ops realitāte: žurnāli, ierobežojumi un tests “Kas ir dežūrā?”
- vLLM: Nobriedis darbības stāsts. Viegli spriest. Skaidrāki rādītāji jaudas plānošanai, jo partijas apstrāde un lapošana ir paredzamas.
- SGL: vairāk ciparnīcu. Potenciāli vairāk jaudas. Labāk, ja zināt savus satiksmes modeļus un vēlaties tos veidot. Bet “dežūrā plkst. 2 naktī” stāsts ir tikpat labs kā jūsu izpildes grāmatas.
Noderīga heiristika: ja jūsu komanda nevar izskaidrot savus p95/p99 mērķus un to, kā tie atbilst ieņēmumiem vai UX, noklusējiet uz vLLM. Ja varat un jums ir iemesls dzenāt zemu astes latentumu jauktas slodzes apstākļos, SGL nopelna savu sarežģītību.
RAG un joslas platuma smags uzvedne
Izgūšanas papildināta ģenerēšana iemet benzīnu ievades pusē. Milzīgas uzvednes ar konteksta fragmentiem pārvērš latentumu par tokenizācijas un ievades caurlaides izmaksu funkciju. vLLM atmiņas iepakošana palīdz vairāk šo briesmoņu novietot blakus. SGL plānošana var novērst pāris vaļu sasalšanu podu. Ja jūsu RAG izskatās kā “milzīgs uzvedne + īsa atbilde”, SGL pirmpirkuma tiesības var nodrošināt, ka lietas jūtas dzīvas. Ja tas ir “vidējs uzvedne + vidēja atbilde” ar ilgstošu apjomu, vLLM iepakošana uzvar.
Izmaksu modeļi, ko patiesībā varat izskaidrot
- Tokeni stundā vienā GPU: vLLM mēdz uzvarēt lielas slodzes vienmērīgā stāvoklī.
- Izmaksas par interaktīvu sesiju: SGL mēdz uzvarēt, ja nevarat izlaist kadrus cilvēka uztverē.
- Inženierzinātņu laiks: vLLM parasti ir lētāks, ja vien jūs jau neesat dziļi iesaistīts SGL un negūstat ieguvumus. Pārslēgšanas izmaksas ir reālas.
Nekas no tā nav absolūts. Bet, ja jūsu CFO jautā, jums tagad ir teikumi, kas izklausās pēc angļu valodas.
Etaloni, kurus vajadzētu ignorēt (un kurus nevajadzētu)
Ignorējiet viena skaitļa diagrammas, kurās nav norādīts pieprasījumu formas sadalījums, partijas lielums, maksimālā vienlaicīgums, modeļa dtype un GPU modelis. Tie ir fitnesa selfiji ar pareizu apgaismojumu. Noderīgi etaloni:
- Jaukti sadalījuma slodzes testi: īsi, vidēji, gari uzvednes, kas sajaukti ar dažādiem maksimālajiem tokeniem.
- Astes latentums zem uzliesmojuma: izmēriet p95/p99 pirmā tokena laiku simulēta satiksmes smailes laikā.
- Atmiņas rezerve: faktiskā OOM rezerve ar modeli un kv kešatmiņu mērķa vienlaicīgumā.
- Stabilitāte laika gaitā: palaidiet sešas stundas; vērojiet lēnas noplūdes, caurlaidspējas novirzes vai retus apstāšanās gadījumus.
“Ātrāk” nav svarīgi, ja tas ir ātrs kāda cita satiksmei kāda cita GPU.
Izstrādātāju ergonomika: cik lielu abstrakciju vēlaties?
vLLM dod priekšroku tīriem API, paredzamām konfigurācijām un saskaņošanai ar populārām rīku ķēdēm. Tas ir drošs noklusējums komandām, kuras vēlas precīzi apkalpošanas slāni. SGL sniedz jums vairāk politikas virsmas: prioritāšu noteikšanu, pirmpirkuma tiesību uzvedību un vietu, kur veidot skaitļošanas formu. Tas ir zelts, ja tas ir nepieciešams — un papildu izmaksas, ja nē.
Paplašināšanas stāsts ir līdzīgs. vLLM mēdz integrēties agrāk ar populārām ekosistēmām un mitinātām platformām. SGL ātri virzās uz priekšu plānošanas funkcijās un uzlabotā vienlaicīgumā. Ja zināt, kāpēc jums ir nepieciešams SGL, jūs to droši vien darāt. Ja nē, jūs droši vien to nedarāt — vēl ne.
Vairāku modeļu zoodārza problēma
Apkalpot vienu vadošo modeli ir dīvaini. Lielākā daļa reālu lietotņu žonglē ar vairākiem: ar instrukcijām noregulētiem LLM, pārkārtotājiem, iegulumiem, varbūt redzes valodu modeli. vLLM paredzamība atvieglo jaudas sadalīšanu starp vairākiem modeļiem. SGL plānošana sniedz jums rīkus, lai izvairītos no ilgstošiem cūkām, kas kropļo mazus, augstas prioritātes zvanus, bet jums būs jānosaka noteikumi. Automatizācija palīdz, bet politikai joprojām ir nepieciešamas smadzenes.
Vārds par pārvaldību: SLA vai vibrācijas?
Ja esat parādā klientiem skaitļus (SLA, SLO, izvēlieties savu akronīmu), garlaicīgi ir funkcija. vLLM konsekvence atvieglo sliekšņu solīšanu un to sasniegšanu. Ja jūsu produkts ir saistīts ar “sajūtu”, un sajūtu nosaka momentāla atgriezeniskā saite (domājiet par IDE pilotiem), SGL spēja aizstāvēt lietotāja pieredzi stresa apstākļos ir papildu pārdomu vērta.
Kad GPU ir nepareizā atbilde
Karstākā apkalpošanas kaudze ir tā, kas izmanto mazāk GPU. Gan SGL, gan vLLM gūst labumu, ja rīkojaties pieaugušā veidā: labi konteksta logi, vieda saīsināšana, labāka izgūšana, atbilžu kešatmiņa un nelūdziet LLM rakstīt Karu un mieru par katru pogas klikšķi. Lētākais latentums ir tokens, ko nekad neģenerējat.
Reālās pasaules modeļi (AKA, kā cilvēki patiesībā izvēlas)
- Startup piegādā AI lietotni nākamnedēļ: vLLM. Uzvar ātrums līdz kompetencei.
- Produkts ar interaktīvu UX un smailēm satiksmi: SGL, noregulēts astes latentumam.
- Aizmugures partijas ģenerēšana: vLLM, stāsta beigas.
- Ar RAG smags atbalsta rīks: izšķirošā balss pienāk SGL, ja jūsu uzvednes ir masīvas; vLLM citādi.
- Komanda bez GPU speciālistiem: vLLM. Beidziet izlikties.
- Komanda ar uz veiktspēju orientētu vadītāju, kuram patīk plānotāji: SGL. Izbaudiet atbildīgi.
SGL vs vLLM koda palīdzībai un IDE
Šis ir viens no skaidrākiem gadījumiem. Koda palīgi dzīvo un mirst no uztvertās atsaucības. Pirmais tokens ir ātrs, straume ir vienmērīga, izvairieties no astes smailēm, kad lietotājs trīs reizes pēc kārtas nospiež saīsni. SGL uz pirmpirkuma tiesībām orientētā pasaules uztvere šeit atmaksājas. vLLM to var izdarīt — īpaši ar rūpīgu konfigurāciju un rezervi —, bet jūs bieži atstāsiet nelielu latentumu uz galda.
SGL vs vLLM tērzēšanas robotiem mērogā
Apgrieziet to. Masīvai, vienmērīgai tērzēšanas satiksmei — atbalsta roboti, iekšējie palīgi, plaša Q&A — vLLM jaudas iepakošana ir dāvana, kas turpina dot. Tas ir tas, ko vēlaties, ja jūsu grafiks ir galvenokārt plakans un uzņēmējdarbības modelis atalgo tokenus par dolāru.
Vidējais ceļš: jūs varat palaist abus
Šokējošs skatījums: dažādas darba slodzes, dažādi serveri. Palaidiet SGL tur, kur nepieciešama interaktivitāte un zems astes latentums; palaidiet vLLM lielapjoma vajadzībām. Maršrutējiet pēc galapunkta, nomnieka vai pat diennakts laika. Ops papildu izmaksas ir reālas, bet jūs pērkat brīvību no nepatiesām izvēlēm.
Sider.AI faktiski darbojas — vismaz tad, kad to izmantojat tam, kam tas ir paredzēts, kas, dīvainā kārtā, nav gluži tas, ko saka mārketings. Ja žonglējat SGL vs vLLM, jo jums ir nepieciešama praktiska AI darbstacija un darbplūsma, kas nesabrūk zem savas līmes koda, Sider integrētā vide ir daļa, kurai neviens neplāno budžetu: garlaicīgā virsma, kur uzvednes, dokumenti un eksperimenti dzīvo, jums neizgudrojot piezīmju bloka lietotni un pašu izveidotu etalonu iejūgu. Tas neizvēlēsies SGL vs vLLM jūsu vietā — un tam nevajadzētu —, bet tas ļaus jūsu komandai koncentrēties uz rezultātiem, kamēr jūs abus testējat. Ja vēlaties sudraba lodi, meklējiet citur. Ja vēlaties mazāk asu malu starp “ideju”, “uzvedni”, “palaist” un “piegādāt”, tad Sider.AI nopelna savu uzturēšanos. Bieži iebildumi, uz kuriem atbildēts bez griešanās
- “Mēs zaudēsim caurlaidspēju ar SGL.” Varbūt. Viendabīgas slodzes apstākļos, iespējams. Jauktas, smailotas slodzes apstākļos, iespējams, nē — astes latentuma uzlabojumi var palielināt efektīvo caurlaidspēju.
- “Mēs zaudēsim latentumu ar vLLM.” Arī varbūt. Spiediena apstākļos vLLM saglabā caurlaidspēju, pat ja pirmā tokena laiks novirzās. Jūs varat mazināt ar rezervi un saprātīgiem ierobežojumiem.
- “Vai mēs varam noregulēt vLLM, lai tas darbotos kā SGL?” Daļēji. Jūs varat noteikt prioritātes, apgriezt maksimālos tokenus un veidot rindas. Bet plānotāja DNS ir atšķirīga.
- “Vai mēs varam noregulēt SGL, lai tas darbotos kā vLLM?” Arī daļēji. Bet, ja jūs pavadāt nedēļas, pārvēršot SGL par vLLM, jūs izvēlējāties nepareizi.
Praktisks kontrolsaraksts pirms lēmuma pieņemšanas
- Definējiet rādītāju, kam patiesībā ir nozīme: p95 laiks līdz pirmajam tokenam, p99 pilns latentums, tokeni par dolāru vai avārijas līmenis uzliesmojuma laikā. Izvēlieties vienu primāro rādītāju un vienu aizsargmargu.
- Reproducējiet savu reālo satiksmes sadalījumu. Nevis rotaļlieta. Reāli uzvedņu/atbilžu lieluma histogrammas, reāla uzliesmojuma spēja.
- Pārbaudiet uz ražošanai līdzīgas aparatūras vismaz stundu ilgstošas slodzes apstākļos. Meklējiet novirzes, noplūdes un retus apstāšanās gadījumus.
- Pārbaudiet kodola un kvantēšanas atbalstu savam precīzam modelim. Pēc tam dariet to vēlreiz pēc draiveru jaunināšanas.
- Izlemiet, kas ir dežūrā, un pierakstiet, kā jūs atgriezīsities.
Ja jūs to nedarīsit, izvēlieties vLLM un pieņemiet noklusējumus. Ja jūs to darīsit, SGL var iegādāties labāku lietotāja pieredzi un zemākas astes, kur slēpjas prieks.
Īss vārds par migrācijas risku
Apkalpošanas ietvaru pārslēgšana ražošanā ir tāda veida darbs, kas izposta nedēļas nogales. Ja jums ir aizdomas, ka vēlēsities izmēģināt abus, plānojiet to: standartizējiet pieprasījumu/atbilžu shēmas, saglabājiet tokenizatora un paraugu ņemšanas konfigurācijas pārnēsājamas un paslēpiet serveri aiz konsekventa iekšējā klienta. Atsaistīšana nodrošina jums optionality, kas ir grezns vārds, lai apzīmētu “nākotnes jūs neienīdīs pagātnes jūs”.
Dialektiskās beigas, kuras jūs zinājāt, tuvojas
Ja ieradāties šeit, cerot uz bruņniecības ceremoniju — celies, ser SGL; vai, lai dzīvo vLLM — jūs izvēlējāties nepareizu pasaku. Pareizā atbilde ir veidota atbilstoši darba slodzei. vLLM ir uzticams pikaps, kas daudz velk un nesūdzas. SGL ir sporta vagons, kas vijas cauri satiksmei, neizlejot kafiju. Jūs varat braukt ar jebkuru; jūs izbaudīsiet braucienu atšķirīgi.
Atcerieties: lietotāji jūt latentumu, bet finanses – caurlaidspēju. Jūsu uzdevums ir saskaņot abus, nemelojot nevienam. SGL pret vLLM nav tikai noskaņas pārbaude. Tas ir atzinums, ka "ātrumam" ir vairāk nekā viena dimensija un ka apkalpošanas ietvari, tāpat kā cilvēki, atklāj savu raksturu spiediena apstākļos.
Ja jums paveicas, jums nekad nebūs par to jāuztraucas. Ja esat labs, jūs zināsiet, kad tas ir jādara.
H2: SGL pret vLLM veiktspēja: Astes latentums pret caurlaidspēju
- SGL izmanto dinamisko plānošanu, lai samazinātu p95/p99 astes un uzlabotu laiku līdz pirmajam tokenam jauktas slodzes apstākļos.
- vLLM PagedAttention iespiež vairāk vienlaicīgu pieprasījumu tajā pašā VRAM, palielinot tokenu skaitu sekundē uz GPU.
- Izvēlieties SGL interaktīvai UX un sporādiskiem datplūsmām; izvēlieties vLLM vienmērīgai, liela apjoma tērzēšanai vai pakešapstrādei.
H2: Izvietošanas izvēles SGL pret vLLM ražošanā
- Sasaistiet savu SLA ar latentumu (SGL draudzīgs) vai caurlaidspēju (vLLM draudzīgs).
- Pārbaudiet kvantēšanu un kodola atbalstu savam konkrētajam modelim un GPU.
- Saglabājiet portatīvu klienta slāni, lai jūs varētu novirzīt uz SGL un vLLM pēc galapunkta.
H2: SGL pret vLLM salīdzināšana pareizajā veidā
- Izmēriet pirmā tokena laiku un pilnīgu latentumu reālos datplūsmu apstākļos.
- Sekojiet līdzi atmiņas rezervei un stabilitātei daudzu stundu gaitā.
- Izvairieties no viena skaitļa tokenu/sek trofejām, kas slēpj pakešu lielumu un pieprasījumu sadalījumu.
H3: Garās astes atslēgvārdi, kas jums patiešām rūp
- "SGL pret vLLM latentums"
- "SGL pret vLLM caurlaidspēja"
- "SGL pret vLLM koda ģenerēšana"
- "SGL pret vLLM ražošanas izvietošana"
- "SGL pret vLLM GPU atmiņa"
Secinājums: Godīga atbilde, ko varat izmantot
Izvēlieties vLLM, ja vēlaties uzticamu noklusējumu un jūsu metrika ir tokeni par dolāru ilgtermiņā. Izvēlieties SGL, ja jūsu lietotāji ir cilvēki ķēdē un produkts dzīvo vai mirst pēc uztvertā ātruma malās. Ja nevarat pateikt, kurā nometnē atrodaties, pēc noklusējuma atrodaties vLLM nometnē – un tas ir labi. Labā ziņa ir tā, ka varat palaist abus. Vēl labāka ziņa ir tā, ka varat beigt izlikties, ka ir universāls čempions. SGL pret vLLM ir izvēle starp divām gudrām, pārliecinātām pieejām "ātrumam". Pārējais ir jūsu darba slodze, budžets un apetīte pēc pogām.
BUJ
Q1:Kurš ir ātrāks: SGL vai vLLM?
Atkarīgs no tā, ko jūs saprotat ar ātru. vLLM ir ātrāks vienmērīgai, augstas vienlaicīguma caurlaidspējai; SGL ir ātrāks līdz pirmajam tokenam un konsekventāks astē jauktas, sporādiskas slodzes apstākļos. Ja jūsu metrika ir tokeni par dolāru, vLLM; ja tas ir uztvertais latentums, SGL.
Q2:Vai SGL ir labāks par vLLM RAG darba slodzēm?
RAG ar milzīgiem uzvedinājumiem un īsām atbildēm SGL plānošana var neļaut pirmajiem tokenu laikiem strauji pieaugt. Vidējiem uzvedinājumiem mērogā vLLM atmiņas iepakošana uzvar. Pirms sākat spēlēt uz visu banku, salīdziniet savus reālos uzvedinājumu izmērus.
Q3:Kā man godīgi salīdzināt SGL un vLLM?
Izmantojiet savu reālo pieprasījumu sadalījumu, nevis rotaļlietu. Izmēriet p95/p99 pirmā tokena laiku, kopējo caurlaidspēju un stabilitāti vairāku stundu laikā. Atklājiet modeli, dtype, GPU, pakešu lielumu un vienlaicīgumu – pretējā gadījumā jūs vienkārši veidojat skaistus grafikus.
Q4:Vai es varu izvietot gan SGL, gan vLLM vienā un tajā pašā stekā?
Jā, un jums, iespējams, vajadzētu, ja jūsu darba slodzes atšķiras. Novirziet interaktīvos galapunktus uz SGL un pakešapstrādi vai liela apjoma tērzēšanu uz vLLM. Saglabājiet portatīvu klienta slāni, lai nomaiņa nesabojātu jūsu nedēļas nogali.
Q5:Kad vLLM darbojas sliktāk salīdzinājumā ar SGL?
Sporādisku, jauktu darba slodžu apstākļos, kur svarīgs ir pirmā tokena latentums un gari uzvedinājumi bloķē īsus. SGL preempcija un plānošana var izlīdzināt šīs astes. Ja jūsu datplūsma ir viendabīga, vLLM vienmērīgais stāvoklis bieži vien uzvar.
