Die Wahl der richtigen Inferenz-Engine ist entscheidend für die effiziente Bereitstellung großer Sprachmodelle. Dieser Vergleich behandelt vLLM, SGLang, TGI, TensorRT-LLM und Triton und untersucht deren Leistungsbenchmarks, Funktionsumfang und Integration in Ökosysteme. vLLM zeichnet sich durch hohen Durchsatz mit PagedAttention aus, während SGLang strukturierte Generierungsfähigkeiten bietet. TGI ist für Hugging-Face-Modelle optimiert, TensorRT-LLM bietet NVIDIA-spezifische Optimierungen und Triton ermöglicht flexibles Multi-Framework-Serving. Die Analyse zeigt Kompromisse bei Latenz, Speichernutzung und Bereitstellungsfreundlichkeit auf und hilft Teams, fundierte Entscheidungen für Produktionsumgebungen zu treffen. Dieses Signal ist wichtig, da die LLM-Bereitstellung weltweit skaliert und die Wahl der richtigen Engine erhebliche Auswirkungen auf Kosten und Leistung haben kann.
Ein umfassender Vergleich von fünf großen LLM-Inferenz-Engines hinsichtlich Leistung, Funktionen und Bereitstellungsaspekten.