vLLM和DeepSpeed部署模型的优缺点

vLLM 和 DeepSpeed 都是用于大规模深度学习模型部署和加速的工具，但它们在目标、功能和使用场景上有所不同。下面是它们各自的优缺点对比，帮助你做出选择：

vLLM (Very Large Language Model)

优点：

1. 优化了内存使用： vLLM 专注于优化大规模语言模型的内存管理。它能够高效地加载和推理超大模型，减少显存使用，适合 GPU 资源有限的场景。
2. 高度集成的推理框架： 提供了内置的推理支持，能够直接用于大模型推理而无需额外的复杂配置。
3. 高效的并行化： 适用于多 GPU 设备的分布式部署，支持跨多个设备的推理任务并行执行。
4. 适用于推理优化： vLLM 主要为推理（Inference）设计，提供了多种加速推理的技术，比如混合精度（FP16）和张量并行（Tensor Parallelism）。

缺点：

1. 功能较为单一： vLLM 主要针对推理，缺少一些训练相关的优化（如深度优化和分布式训练方面的功能），如果需要在同一个框架下训练和推理模型，可能不如 DeepSpeed 强大。
2. 社区和生态相对较小： 相比 DeepSpeed，vLLM 的生态和社区支持相对较小，可能会遇到一些问题时缺乏文档和用户反馈。

DeepSpeed

优点：

1. 全功能的训练和推理框架：