Cómo elegir un motor de servicio que se adapte a su tráfico

Los diferentes motores conllevan diferentes compensaciones. Quieres el que se adapte a tu tráfico, a tu hardware y al tiempo que puedes dedicar a optimizarlo. Estos motores son bibliotecas y conjuntos de herramientas especializados creados y desarrollados por organizaciones y grupos de investigación líderes. vLLM y TGI son bibliotecas creadas para la inferencia eficiente de la LLM. Esta es una comparación en un lenguaje sencillo para ayudarte a elegir.

Prueba Compute hoy

Si desea un punto final dedicado con una API compatible con OpenAI, puede lanzar un VLLM servidor en Calcular en minutos. vLLm es una biblioteca desarrollada en la Universidad de California en Berkeley. Elige una región, elige el hardware y obtén una URL HTTPS que controles.

Introducción a los motores de inferencia

Los motores de inferencia se encargan del trabajo pesado cuando se utilizan modelos lingüísticos de gran tamaño en producción. Están diseñados para acelerar la generación de texto, utilizar la memoria de forma inteligente y aprovechar al máximo el hardware. Aquí se enfrentará a verdaderos desafíos: tiempos de respuesta lentos, memoria de la GPU que se llena rápidamente y tráfico que aumenta sin previo aviso. Herramientas como TensorRT-LLM, VLLM, y Hugging Face TGI abordan estos problemas de frente. Ofrecen funciones como el procesamiento continuo por lotes, la inferencia distribuida y el paralelismo de tensores que realmente funcionan. Las oraciones cortas mantienen las cosas en movimiento. Estas optimizaciones le permiten gestionar los LLM sin los quebraderos de cabeza habituales, lo que permite responder con rapidez y aumentar el rendimiento incluso cuando la demanda alcanza su punto máximo. Elija el motor de inferencia adecuado y podrá implementar modelos lingüísticos de gran tamaño que funcionen bien bajo presión, lo que brindará a los usuarios la generación de texto rápida y confiable que esperan.

Comprender los modelos lingüísticos de gran tamaño

Los modelos lingüísticos de gran tamaño permiten generar texto similar al de un humano en innumerables usos: chatbots, asistentes virtuales, creación de código y traducción. Son impresionantes porque entienden el contexto y responden de forma natural, gracias al trabajo conjunto de miles de millones de parámetros. Pero este es el desafío al que se enfrenta: estos modelos exigen una gran capacidad computacional y memoria. Desplegarlos no es sencillo. Ahí es donde los motores de inferencia intervienen para ayudar. Reducen el peso de los modelos, reducen el uso de memoria y aceleran las respuestas. Cuando comprenda lo que pueden hacer los LLM y cuánto cuesta ejecutarlos, puede elegir el motor de inferencia y la configuración adecuados para sus necesidades. Esto significa una generación de texto rápida y fluida que no arruinará su infraestructura ni arruinará su presupuesto.

Comparación rápida

VLLm en la práctica

• Por qué los equipos lo eligen: Servidor HTTP compatible con OpenAI, alta concurrencia, valores predeterminados razonables y un novedoso algoritmo de atención (PageDAttention) que mejora el rendimiento y la eficiencia. vLLM también se elige por su alta velocidad de decodificación, lo que lo hace ideal para la generación de inferencias de generación de texto de bajo rendimiento y baja latencia.
• Lo que sintonizas: número máximo de tokens (número de tokens procesados por solicitud), longitud del contexto, límites de programación, formas de lotes y almacenamiento en caché kv para una administración optimizada de la memoria y el estado de los tokens.
• Dónde cabe: Terminales dedicados para aplicaciones con tráfico constante o con picos de tráfico en las que se desea un rendimiento predecible. vLLM es un motor de inferencia de LLM diseñado para ofrecer LLM en producción, que admite la implementación y el suministro de modelos lingüísticos de gran tamaño de manera eficiente, con soporte optimizado para la generación de texto, inferencia y múltiples GPU.

El TGI en la práctica

• Por qué los equipos lo eligen: TGI (Text Generation Inference) está diseñado para servir a los LLM y ofrece herramientas avanzadas en el ecosistema de Hugging Face, documentación completa, facilidad de uso y una buena cobertura de modelos.
• Lo que sintonizas: tamaños de lote, configuración del tokenizador e indicadores específicos del modelo.
• Dónde cabe: El TGI forma parte de un conjunto de herramientas más amplio para implementar y prestar servicios de LLM, lo que lo hace ideal para los equipos que invierten en canalizaciones de HF y herramientas de inferencia.

TensorRT‑LLM en la práctica

TensorRT-LLM, desarrollado por NVIDIA, forma parte del conjunto de herramientas de inferencia de NVIDIA para implementar y optimizar modelos de lenguaje grande (LLM).

• Por qué los equipos lo eligen: El máximo rendimiento en el hardware de NVIDIA cuando puedes invertir en la creación de motores y en optimizaciones estáticas. Los equipos también se benefician de los algoritmos de atención avanzados, como PageDAttention, que mejoran el rendimiento y la eficiencia en la inferencia de la LLM.
• Lo que sintonizas: precisión, optimizaciones de gráficos, motores por modelo, scripts de implementación y almacenamiento en caché kv para mejorar la utilización de la GPU y reducir la latencia de inferencia.
• Dónde cabe: Rutas críticas para la latencia en los modelos y GPU compatibles, especialmente cuando se implementan con Triton Inference Server. Las limitaciones incluyen la necesidad de compilar los modelos, la dependencia de un hardware específico (GPU NVIDIA CUDA) y un rendimiento menos optimizado con ciertos métodos de cuantificación.

Ollama en la práctica

• Por qué los equipos lo eligen: Sirve en una sola máquina sin fricciones.
• Lo que sintonizas: Muy poco: elección de modelo y algunas banderas.
• Dónde cabe: Desarrollo local, prototipos y producción ligera donde el tráfico es modesto.

Tabla de decisiones

Nota: Los puntos de referencia son útiles para comparar los motores de inferencia de LLM, ya que destacan las métricas de rendimiento, como el rendimiento y la velocidad. Cada motor tiene sus propias limitaciones en cuanto a los requisitos de hardware y la compatibilidad de los modelos. El MLC-LLM es otro motor de inferencia que puede ofrecer una baja latencia y una alta velocidad de decodificación, pero actualmente tiene limitaciones, como la necesidad de compilar modelos, la cuantificación menos optimizada y los desafíos de escalabilidad.

Prueba Compute hoy

En Calcular, vLLM incluye opciones de región, ajustes preestablecidos de RTX 4090 o multiGPU, HTTPS de forma predeterminada y facturación por segundo.

Recomendaciones por caso de uso

• Aplicaciones de chat interactivo: VLLm o TGI. Prefiera vLLM para una mayor concurrencia. La respuesta rápida es crucial para la experiencia del usuario, ya que los usuarios esperan respuestas inmediatas y precisas del sistema.
• Backends RAG: vLLM para el rendimiento; TGI si sus herramientas son todas de alta frecuencia. Evalúe el rendimiento y la calidad de las respuestas utilizando un conjunto de datos relevante para garantizar que el backend cumpla con sus requisitos.
• Tareas de latencia ultrabaja (indicaciones cortas, salidas cortas): TensorRT‑LLM si su modelo y hardware son compatibles. La latencia a nivel de token es especialmente importante para estos casos de uso.
• Asistentes locales y pequeñas herramientas internas: Ollama. Céntrese en las respuestas orientadas al usuario y en la facilidad de implementación.

Cómo hacer una prueba antes de comprometerte

Los puntos de referencia son esenciales para una comparación justa de los diferentes motores, y la inferencia básica se puede utilizar como base para la comparación.

1. Elija un conjunto de indicaciones realista con un conjunto de datos estandarizado, como databricks-dolly-15k o ShareGpt, y establezca los límites de salida adecuados.
2. Compare los tokens por segundo y la velocidad de decodificación midiendo TTFT y fichas por segundo en un contexto de concurrencia cada vez mayor, simulando varios usuarios para evaluar el rendimiento y la latencia.
3. Observe el margen de carga de la memoria de la GPU y el estado de la caché.
4. Evalúe y compare el costo por cada 1000 tokens según su latencia y rendimiento objetivos.
5. Pruebe un simulacro de fallo (tiempo de espera) y otro con una recarga en caliente.

Consideraciones adicionales

Necesita más que un motor de inferencia para implementar los LLM de manera eficaz. La compilación de modelos es importante. La cuantificación afecta a la velocidad. La elección de hardware (las GPU de NVIDIA funcionan mejor) determina la rapidez con la que se ejecuta el modelo y la cantidad de memoria que utiliza. El procesamiento por lotes dinámico y el procesamiento por lotes persistente aprovechan más tu GPU. Aumentan el rendimiento. Los algoritmos de atención también hacen que los modelos grandes funcionen más rápido. Adapte cada elemento a las necesidades de su implementación. Tenga en cuenta estos factores. Afina tu configuración. Obtendrá una inferencia de LLM rápida, escalable bien y que no superará su presupuesto.

Mejores prácticas para la implementación

Aprovechará al máximo su implementación de LLM si sigue algunas prácticas clave. Comience por ajustar las ponderaciones del modelo y utilizar funciones como el procesamiento continuo por lotes y la inferencia distribuida para gestionar bien varias solicitudes. Elija el motor de inferencia que mejor se adapte a su caso de uso específico. Tendrá que equilibrar las ventajas y desventajas entre la latencia, el rendimiento y el uso de la memoria. Supervise el rendimiento con las herramientas disponibles y recopile comentarios para detectar áreas de mejora. Manténgase al día con los últimos avances en motores de inferencia y LLM: esto le ayuda a mantener un alto rendimiento en la generación de textos y a adaptarse a las cambiantes necesidades de producción. Si sigue estas directrices, agilizará el proceso de implementación y se asegurará de que sus modelos lingüísticos de gran tamaño ofrezcan resultados fiables, rápidos y escalables.

Direcciones futuras

Los motores de inferencia de LLM siguen mejorando. Las nuevas herramientas, como el paralelismo tensorial y los métodos de cuantificación inteligentes, ayudarán a que los modelos funcionen más rápido con menos memoria. Estamos viendo más motores diseñados para hardware y casos de uso específicos. Esto significa que puede ajustar el rendimiento exactamente donde lo necesite. A medida que más equipos desean una implementación eficiente de la LLM, usted querrá mantenerse al día con estos cambios. Cuando adoptas nuevos enfoques y herramientas, puedes crear modelos que generen texto más rápido y escalen mejor. Su trabajo sigue siendo competitivo cuando sabe lo que está disponible y cómo usarlo.

Obtenga los mejores motores de inferencia para sus necesidades

Elija el motor que se adapte a sus limitaciones actuales y mantenga la puerta abierta para cambiar. Comience de manera simple, mida con honestidad y optimice donde los números digan que es importante.

Prueba Compute hoy
¿Quieres empezar rápido? Lanza un Punto final de vLLM en Compute con el hardware y la región que elija y, a continuación, dirija su cliente de OpenAI a la nueva URL base.

PREGUNTAS MÁS FRECUENTES

¿Qué motor es el más rápido?

«Más rápido» depende del modelo, la longitud del contexto y el hardware. La velocidad de decodificación es una métrica clave a la hora de comparar motores. TensorRT‑LLM suele triunfar en las configuraciones de NVIDIA compatibles, mientras que vLLM se destaca por la simultaneidad y el rendimiento constante.

¿Qué es lo más fácil de ejecutar en producción?

Ollama es más fácil en una sola caja. En el caso de las API reales, vLLM tiene la ruta más sencilla gracias a su servidor compatible con OpenAI y a sus razonables valores predeterminados. Las diferentes bibliotecas ofrecen distintos niveles de facilidad de uso y flexibilidad de implementación.

¿Puedo cambiarme más tarde?

Sí. Mantenga la API de su cliente estable y defina la configuración específica del motor en el servidor. Prepárate para tener en cuenta las diferencias en los nombres de los modelos y las peculiaridades del streaming. Tenga en cuenta las limitaciones de las diferentes bibliotecas, como las dependencias del hardware, los requisitos de compilación de modelos y la compatibilidad con la cuantificación, que pueden afectar a la conmutación.

¿Cómo hago una comparación justa?

Utilice puntos de referencia y herramientas de evaluación comparativa para evaluar el rendimiento. Simule varios usuarios y utilice un conjunto de datos estandarizado (como databricks-dolly-15k o ShareGPT) para corregir las solicitudes. Limite los tokens, pruebe varias concurrencias y realice un seguimiento del TTFT/TPS. Evalúe la velocidad de decodificación, el rendimiento de los tokens y la latencia. Utilice la misma región y red.

‍