大模型推理框架

以下是目前比较流行的大模型推理框架：

1. vLLM

• 特点：专注于高性能推理和服务的开源框架。核心创新在于PagedAttention技术，优化了注意力机制的内存使用效率，并通过连续批处理技术提升GPU利用率。
• 优势：支持多种量化方法，与OpenAI API兼容，与Hugging Face生态系统深度集成。
• 适用场景：适用于大批量Prompt输入且对推理速度要求高的场景。

2. Text Generation Inference (TGI)

• 特点：依赖HuggingFace模型，提供了一系列优化技术，如模型并行、张量并行和流水线并行等。
• 优势：本机支持HuggingFace模型，适合在多种硬件环境下进行高效推理。
• 适用场景：适合不需要为核心模型增加多个adapter的场景。

3. TensorRT-LLM

• 特点：由英伟达推出，提供了层融合、自回归模型的推理优化等技术。
• 优势：使用最新的优化技术将LLM模型转换为TensorRT Engines，推理时直接使用优化后的TensorRT Engines。
• 适用场景：适合需要高性能推理且对模型优化有较高要求的场景。

4. MLC LLM

• 特点：支持多种平台和硬件，包括AMD GPU、NVIDIA GPU、Apple GPU、Intel GPU、Linux/Win、macOS、Web浏览器、iOS/iPadOS、Android。
• 优势：可以部署到iOS和Android设备上，支持在浏览器上运行SD模型和LLM模型。
• 适用场景：适合在客户端（边缘计算）本地部署LLM，例如在Android或iPhone平台上。

5. llama.cpp

• 特点：结合模型int4量化，在CPU推理方面表现良好。
• 适用场景：适合在资源受限的设备上进行推理。

6. DeepSpeed-MII

• 特点：使用DeepSpeed库来部署LLM。
• 适用场景：适合需要利用DeepSpeed的强大功能进行模型部署的场景。

7. Ray Serve

• 特点：提供稳定的Pipeline和灵活的部署。
• 适用场景：适合更成熟的项目。

8. Open LLM

• 特点：为核心模型添加adapter并使用HuggingFace Agents，不完全依赖PyTorch。
• 适用场景：适合需要为核心模型添加adapter的场景。

9. CTranslate2

• 特点：可在CPU上进行推理。
• 适用场景：适合在CPU资源受限的环境中进行推理。

这些推理框架各有特点和优势，企业和开发者可以根据具体需求和应用场景选择合适的框架。