24.09.2025  Экспертиза, Искусственный интеллект, Менеджмент

Направление вывода (инференс, генерация ответов на запросы пользователей) на основе больших языковых моделей (LLM) стремительно развивается, что обусловлено потребностью в низкой задержке, высокой пропускной способности и гибком развертывании на разнородном оборудовании. В результате появился разнообразный набор фреймворков, каждый из которых предлагает уникальные оптимизации для масштабирования, производительности и управления операциями, пишет на портале The New Stack Джанакирам МСВ, главный аналитик компании Janakiram & Associates. От эффективного использования памяти PagedAttention и непрерывной обработки запросов (continuous batching) vLLM до готовой к производству оркестровки Hugging Face TGI и дезагрегированной архитектуры обслуживания NVIDIA Dynamo, экосистема теперь охватывает платформы, ориентированные на исследования, такие как SGLang, собственные стеки Kubernetes, такие как llm-d, и корпоративные плоскости управления, такие как AIBrix. В этой статье подробно рассматриваются эти фреймворки, освещаются их архитектурные решения, технические инновации и пригодность для различных реальных сценариев развертывания. vLLM: оптимизированный инференс с PagedAttention vLLM — это высокооптимизированный механизм вывода для LLM, созданный в Калифорнийском университете в Беркли и в настоящее время развиваемый международным сообществом. Фреймворк основан на механизме PagedAttention, который обеспечивает более эффективное и детальное управление кэш-памятью с парами ... читать далее.