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「推理框架」找到 14 条内容
按专题浏览 →匹配正文：推理框架要按工作负载、硬件和维护状态选型 vLLM 面向服务化高吞吐，提供连续批处理、分页 KV cache、OpenAI 兼容接口与多种并行方式，当前官方文档覆盖 NVIDIA CUDA、AMD ROCm、Intel XPU、CPU，并通过插件扩展其他加速器。优势是生态和开发效率，限制要查具体模型、量化、硬件与版本兼容矩阵。 TensorRT-LLM 针对 NVIDIA GPU 做图、kernel、量化与 in-flight batching 优化，适合愿意承担模型转换、引…
匹配正文：从服务形态、硬件矩阵和版本状态比较推理框架 服务端 GPU 高并发可从 vLLM 或 SGLang 建立基线。vLLM 当前官方安装文档覆盖 NVIDIA CUDA、AMD ROCm、Intel XPU、CPU，并列有 Apple Silicon 社区插件及其他硬件插件；具体模型、量化、并行和结构化输出仍要查 feature x hardware 矩阵。SGLang 强调高性能 runtime、调度与前缀缓存复用，但是否更快取决于共享前缀、并发和模型。 TensorRT-LL…
请列举并比较主流的大语言模型推理框架（如vLLM、TensorRT-LLM、HuggingFace TGI等），从吞吐量、延迟、内存优化和支持模型类型等方面进行分析。
学习内容与项目面试，在同一条路上。