大規模言語モデルを効率的にデプロイするには、適切な推論エンジンの選択が重要です。この比較では、vLLM、SGLang、TGI、TensorRT-LLM、Tritonを取り上げ、パフォーマンスベンチマーク、機能セット、エコシステム統合を検証します。vLLMはPagedAttentionによるスループットに優れ、SGLangは構造化生成機能を提供します。TGIはHugging Faceモデルに最適化され、TensorRT-LLMはNVIDIA固有の最適化を提供し、Tritonは柔軟なマルチフレームワークサービングを実現します。この分析は、レイテンシ、メモリ使用量、導入の容易さのトレードオフを明らかにし、本番環境での情報に基づいた意思決定を支援します。LLMのデプロイがグローバルに拡大する中、適切なエンジンの選択はコストとパフォーマンスに大きな影響を与えるため、このシグナルは重要です。
5つの主要なLLM推論エンジンをパフォーマンス、機能、導入の観点から包括的に比較します。