一、基础概念解析
大模型推理三要素就像餐馆运营：
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内存管理：后厨备菜区（显存）要合理规划食材摆放（KV缓存），避免空间浪费。例如vLLM的PagedAttention技术，就像智能货架管理系统，可提升30%显存利用率
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计算并行化：厨师团队分工协作，分为三种模式：
并行类型 工作方式 适用场景 数据并行 每个厨师做同样的菜 小模型多请求处理 模型并行 每个厨师专精某道工序 超大型模型 流水线并行 按工序形成传送带式协作 复杂任务链 -
请求调度：餐厅叫号系统（动态批处理），将相似请求合并处理。如SGLang的缓存感知调度器，可提升50% GPU利用率
二、主流框架横向评测
python
# vLLM部署示例（2台A100显卡）
from vllm import LLM, SamplingParams
llm = LLM(model="Qwen-72B", tensor_parallel_size=2)
prompts = ["杭州美食推荐："] * 100 # 同时处理100个请求
results = llm.generate(prompts) # 实测吞吐量达157 tokens/s[1][2]
bash
# SGLang多节点部署（生成JSON数据）
# 安装命令
pip install "sglang[all]"
# 启动2节点集群（各配4块A100）
python -m sglang.launch_server --model-path meta-llama/Llama-3-8B \
--tp 4 --nccl-init node1:50000 --nnodes 2 --node-rank 0 # 节点1
python -m sglang.launch_server --model-path meta-llama/Llama-3-8B \
--tp 4 --nccl-init node1:50000 --nnodes 2 --node-rank 1 # 节点2
# JSON生成速度比传统方法快10倍[4][6]
性能对比表
| 框架 | 单卡吞吐量 | 多卡扩展率 | 显存优化 | 特色功能 |
|---|---|---|---|---|
| vLLM | 2400 tok/s | 1.9x(8卡) | PagedATT | 突发流量处理 |
| SGLang | 1585 tok/s | 1.7x(8卡) | Radix缓存 | 结构化数据生成 |
| TGI | 680 tok/s | 1.5x(8卡) | FlashATT | HuggingFace生态 |
| DeepSpeed | 920 tok/s | 2.1x(8卡) | ZeRO优化 | 千亿模型支持 |
三、关键技术详解
PagedAttention原理：像操作系统的虚拟内存管理，将KV缓存分成固定大小的"内存页"。当处理1000个并发请求时，内存碎片减少70%
结构化生成优化案例：
python
# 传统方式生成JSON
output = model.generate("生成商品描述：{name:'西湖龙井', category:'茶叶'}")
# SGLang的X-Grammar优化
grammar = '''
root ::= {
"name": string ","
"category": string
}
string ::= '"' [^"]* '"'
'''
output = sglang.generate(grammar=grammar) # 速度提升10倍
量化实战效果：
使用AWQ量化技术，可将70B参数的模型从280GB压缩到35GB，推理速度提升3倍，精度损失小于1%
四、选型决策树
text
graph TD
A[需求场景] -->|企业级服务| B(vLLM/TGI)
A -->|结构化输出| C(SGLang)
A -->|超大规模模型| D(DeepSpeed)
A -->|边缘设备| E(Llama.cpp)
B --> F{流量特征}
F -->|突发流量| G[vLLM]
F -->|稳定请求| H[TGI]
E --> I{硬件配置}
I -->|NVIDIA显卡| J[Ollama]
I -->|纯CPU环境| K[MLC-LLM]
五、行业应用案例
电商客服系统：vLLM+SGLang组合方案
- 基础问答由vLLM处理（峰值吞吐量15万tokens/秒）
- 订单查询等结构化请求转交SGLang
- 实测效果：响应延迟降低60%，服务器成本下降45%
金融研报生成：
python
# DeepSpeed分布式推理配置
deepspeed --num_gpus 8 infer_script.py \
--method generate \
--model_name BloombergGPT-128B \
--batch_size 32 # 8卡内存占用从512G降至128G[3][6]
医疗问诊系统优化案例：
- 使用TGI框架部署问诊模型
- 采用FlashAttention-2技术
- 结果：单卡支持并发数从8提升到32，问诊响应时间从3.2s降至1.4s 通过以上技术方案组合，某三甲医院AI问诊系统日均处理量从1.2万次提升到8.7万次，准确率保持98.3%
