Llama中文大模型-部署加速

最新推荐文章于 2026-01-02 16:19:33 发布

原创最新推荐文章于 2026-01-02 16:19:33 发布 · 815 阅读

10 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#llama

本文介绍了在大模型参数增长的背景下，如何通过TensorRT-LLM、vLLM（伯克利分校开发）、JittorLLMs（非十科技与清华大学合作）和lmdeploy（AI实验室作品）等推理加速框架来提升模型推理效率，重点强调了它们各自的性能优势和特点。

部署运行你感兴趣的模型镜像

随着大模型参数规模的不断增长，在有限的算力资源下，提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含 lmdeploy、TensorRT-LLM、vLLM和JittorLLMs 等。

TensorRT-LLM

TensorRT-LLM由NVIDIA开发，高性能推理框架

详细的推理文档见：inference-speed/GPU/TensorRT-LLM_example

vLLM

vLLM由加州大学伯克利分校开发，核心技术是PageAttention，吞吐量比HuggingFace Transformers高出24倍。相较与FasterTrainsformer，vLLM更加的简单易用，不需要额外进行模型的转换，支持fp16推理。

详细的推理文档见：inference-speed/GPU/vllm_example

JittorLLMs

JittorLLMs由非十科技领衔，与清华大学可视媒体研究中心合作研发，通过动态swap机制大幅降低硬件配置要求（减少80%）,并且Jittor框架通过零拷贝技术，大模型加载相比Pytorch开销降低40%，同时，通过元算子自动编译优化，计算性能提升20%以上。

详细的推理文档见：inference-speed/GPU/JittorLLMs

lmdeploy

lmdeploy 由上海人工智能实验室开发，推理使用 C++/CUDA，对外提供 python/gRPC/http 接口和 WebUI 界面，支持 tensor parallel 分布式推理、支持 fp16/weight int4/kv cache int8 量化。

详细的推理文档见：inference-speed/GPU/lmdeploy_example

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Vllm-v0.11.0

Vllm

vLLM是伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架，旨在极大地提升实时场景下的语言模型服务的吞吐与内存使用效率。vLLM是一个快速且易于使用的库，用于 LLM 推理和服务，可以和HuggingFace 无缝集成。vLLM利用了全新的注意力算法「PagedAttention」，有效地管理注意力键和值