مقدمه

با پیشرفت‌های روزافزون در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، استنباط مدل‌های بزرگ زبان (LLM) به یک چالش جدی برای تولیدکنندگان تبدیل شده است. اکنون دیگر نمی‌توان تنها به مکانیزم‌های ساده مانند حلقه‌های generate() اتکا کرد. برای بارهای واقعی، انتخاب روش استنباط تأثیر قابل توجهی بر روی سرعت پردازش توکن‌ها، تأخیر در پاسخ و در نهایت هزینه هر میلیون توکن بر روی یک ناوگان GPU دارد.

معرفی ۴ استک محبوب برای استنباط LLM

در این مقاله، ما به بررسی و مقایسه چهار استک مهم و معروف برای استنباط LLM پرداخته‌ایم که شامل موارد زیر است:

• vLLM
• TensorRT-LLM
• HF TGI
• LMDeploy

vLLM

vLLM یکی از پیشگامان استنباط LLM به‌صورت باز است که از مفاهیم اصلی توجه صفحه‌ای (PagedAttention) بهره می‌برد. این استک به‌طور ویژه برای بارهای کاری سنگین و پردازش دسته‌ای طراحی شده است. پیاده‌سازی آن به گونه‌ای است که توازن خوبی بین زمان پاسخ و کارایی ایجاد می‌کند.

TensorRT-LLM

TensorRT-LLM از محصولات انحصاری NVIDIA است و به‌منظور بهینه‌سازی و افزایش کارایی مدل‌های یادگیری عمیق طراحی شده است. این استک به گونه‌ای بهینه‌سازی شده که از منابع GPU موجود بهترین استفاده را می‌کند. به عنوان مثال، به کمک تکنیک‌های کاهش دقت (Precision Reduction) و جمع‌آوری مدل‌های داده‌ای، می‌تواند زمان تأخیر را به حداقل برساند و در عین حال کیفیت پیش‌بینی‌ها را حفظ کند.

HF TGI

HF TGI، که بخشی از اکوسیستم Hugging Face است، در تلاش است تا استنباط را ساده‌تر و مقرون به صرفه‌تر کند. این استک با یک رابط کاربری آسان و قابلیت اطمینان بالا کاربران را قادر می‌سازد تا به راحتی مدل‌های خود را راه‌اندازی کنند و به زبان‌زدهای متنوعی دسترسی پیدا کنند. هوش مصنوعی محور این استک، به کاربران امکان می‌دهد تا با بارهای سنگین بدون مشکلات قابل توجهی مواجه شوند.

LMDeploy

LMDeploy به‌خاطر قابلیت‌های کاملش در حوزه استنباط مدل‌های بزرگ زبان شناخته می‌شود. این استک با هدف گسترش و تسهیل فرایند است deploy (پیاده‌سازی) طراحی شده و می‌تواند به‌راحتی بر روی زیرساخت‌های مختلف به کار گرفته شود. از ویژگی‌های بارز این سیستم می‌توان به پشتیبانی از بارهای کاری متنوع و مقیاس‌پذیری کارایی اشاره کرد.

جمع‌بندی

در نهایت، انتخاب استک مناسب برای استنباط LLM به نیازها و منابع هر کاربر بستگی دارد. با در نظر گرفتن عواملی مانند سرعت، کارایی، و هزینه، کاربران می‌توانند تصمیم بهتری در انتخاب بین vLLM، TensorRT-LLM، HF TGI و LMDeploy بگیرند. پیشرفت‌های هوش مصنوعی در این حوزه به‌طور چشمگیری می‌تواند بهبود کارایی، کاهش هزینه‌ها و افزایش دقت نتایج را به همراه داشته باشد.