在大型语言模型（LLM）落地应用的过程中，推理效率已成为制约其商业化的关键瓶颈。传统推理框架在处理百亿参数级模型时，普遍面临显存碎片化、计算资源利用率低、批处理效率差等核心问题。本文将从系统架构层面深度剖析vLLM与TGI两大前沿框架的创新设计，揭示其实现推理吞吐量倍增的核心技术原理，并提供可落地的
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大模型部署实战对比：从vLLM到TGI的性能优化秘籍
在人工智能技术飞速发展的当下，大型语言模型的部署效率已成为制约产业落地的关键瓶颈。本文基于某头部科技公司真实项目经验，深入剖析当前最前沿的大模型服务化架构技术方案，揭示从vLLM到TGI的演进路径与优化实践。 一、服务化架构的核心挑战 ...
大模型推理加速生死局：如何用vLLM与TGI实现10倍吞吐量突破？
在生成式AI应用井喷的2023年，大模型推理性能成为制约落地的核心瓶颈。某头部社交平台曾披露其大模型API服务遭遇的困境——峰值时期请求超时率高达37%，单卡QPS不足3的残酷现实，暴露出传统推理方案的严重不足。本文将深入剖析从vLLM到TGI的工程化优化实践，揭示大模型推理加速的技术本质。一、推理
突破大模型推理瓶颈：解码vLLM与TGI的核心技术战争
在生成式AI应用爆发式增长的背景下，大型语言模型的推理效率已成为制约落地的关键瓶颈。本文通过深度解析两大主流推理框架vLLM和TGI的技术实现路径，揭示其在显存管理、批处理机制、调度算法等核心层面的创新突破，为不同场景下的框架选型提供系统性解决方案。 一、显存管理机制的技术分野 ...