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张小明 2026/1/9 22:26:30
专业服务建设网站,wordpress qvanxian,学装修设计师多少学费,网络营销是什么意思?⚔️ 前言#xff1a;推理框架的战国时代 如果你直接用 HuggingFace Transformers 的原生代码 model.generate() 去跑服务#xff0c;那你就是在浪费 GPU。 原生推理存在显存碎片化严重、无法连续批处理#xff08;Continuous Batching#xff09;等致命弱点。 为了榨干显卡…⚔️ 前言推理框架的战国时代如果你直接用HuggingFace Transformers的原生代码model.generate()去跑服务那你就是在浪费 GPU。原生推理存在显存碎片化严重、无法连续批处理Continuous Batching等致命弱点。为了榨干显卡的每一滴算力三大流派应运而生极致吞吐派 (vLLM)一切为了并发。便携易用派 (Ollama)一切为了在笔记本上能跑。工业标准派 (TGI)一切为了生产环境的稳定与生态。️ 一、 核心技术栈对比在开打之前先看看它们的武器库。特性vLLMTGI (Hugging Face)Ollama核心技术PagedAttention(显存分页)Flash Attention Rustllama.cpp(GGUF 量化)开发语言Python CUDA KernelsRust PythonGo C量化支持GPTQ, AWQ, FP8GPTQ, AWQ, EETQGGUF (CPU/GPU 混合)部署难度中 (Python 环境)中 (Docker 容器)极低 (一键安装)适用场景高并发服务器企业级集群生产环境个人电脑 / 边缘设备架构原理逻辑图 (Mermaid):高并发生产稳定本地量化OllamaGGUF量化CPU/GPU混合Go API Serverllama.cpp推理TGI连续批处理FlashAttnRust Web ServerBatcher模型推理vLLMPagedAttentionKV Cache调度器非连续显存块CUDA 执行引擎用户请求️ 二、 为什么 vLLM 快得离谱(技术硬核)vLLM 的杀手锏是PagedAttention。在传统推理中KV Cache键值缓存需要占用连续的显存空间。但生成的 Token 长度是不确定的为了防止显存溢出系统通常会预留最大长度比如 2048的空间。这导致了严重的显存碎片和浪费有时浪费率高达 60%。vLLM 借鉴了操作系统的虚拟内存分页思想它将 KV Cache 切分成很多小块Block。这些块在物理显存中是不连续的。通过查表法动态地将逻辑 Token 映射到物理 Block。结果显存利用率接近 100%意味着同一张显卡可以塞进更大的 Batch Size吞吐量Throughput自然暴涨。 三、 实战评测Llama-3-8B 谁更强测试环境GPU: NVIDIA RTX 4090 (24GB)Model: Meta-Llama-3-8B-InstructPrompt: 输入 128 tokens输出 256 tokens。并发数: 1, 10, 50 (模拟不同负载)1. 单用户低负载 (Latency 延迟测试)场景你自己一个人在本地和 AI 聊天。框架首字延迟 (TTFT)生成速度 (Tokens/s)显存占用Ollama (FP16)0.3s65 t/s16GBOllama (Q4_0)0.2s85 t/s6GBvLLM (FP16)0.4s72 t/s20GB (预占)TGI (FP16)0.5s70 t/s18GB结论在单用户场景下Ollama凭借优秀的 GGUF 量化加载速度和轻量化体验最好。vLLM 甚至因为预分配显存稍显笨重。2. 高并发高负载 (Throughput 吞吐量测试)场景公司内部 50 人同时调用 API。框架并发数 (Batch)总吞吐量 (Tokens/s)显存利用率Ollama50约 300 t/s (排队严重)低TGI50约 1800 t/s高vLLM50约 2600 t/s极高 (近100%)结论vLLM 完胜。当并发上来后Ollama 基本是串行处理或 Batch 很小用户要排队。TGI 虽然支持 Continuous Batching但在极致的显存管理上输给了 vLLM 的 PagedAttention。vLLM 可以在同样的显存里塞进更多的请求总吞吐量遥遥领先。 四、 部署代码速查1. vLLM (Python 方式)# 安装pipinstallvllm# 启动兼容 OpenAI 的 API 服务python-mvllm.entrypoints.openai.api_server\--modelmeta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct\--gpu-memory-utilization0.95\--port80002. TGI (Docker 方式)dockerrun--gpusall --shm-size 1g-p8080:80\-v$PWD/data:/data\ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:latest\--model-id meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct3. Ollama (一键方式)# 安装完成后ollama run llama3# 或者启动服务ollama serve 五、 最终裁决谁是你的菜如果你是后端开发/MLOps需要搭建一个给全公司用的 AI 中台或者你的业务 QPS 很高 ——请无脑选 vLLM。它是目前的吞吐量之王能帮你省下昂贵的 GPU 费用。如果你是 Hugging Face 重度用户或者需要用到一些非常新的模型架构vLLM 还没来得及适配或者需要极其稳定的企业级支持 ——选 TGI。如果你是个人开发者、Mac 用户或者显存很小只有 8G/12G只想在本地跑个 AI 玩玩 ——Ollama 是你的神。别折腾 vLLM 了环境配置能搞死人。Next Step:手里有 NVIDIA 显卡的同学立刻安装 vLLM用下面的命令测测你的显卡极限吞吐量python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model 你的模型路径然后用ab或wrk压测一下看看能飙到多少 Tokens/s
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