После того как вы выбрали модель, следующий шаг — выбрать, как её запускать. От выбора фреймворка инференса напрямую зависят задержки, пропускная способность, эффективность работы с железом и поддержка функций. Универсального решения нет: всё зависит от сценария, задачи и инфраструктуры.
Фреймворки и инструменты для инференса#
Если вы строите высоконагруженные приложения с низкой задержкой (чат-боты, RAG-пайплайны), обратите внимание на эти фреймворки:
vLLM. Высокопроизводительный движок инференса для LLM. Известен эффективным использованием GPU и быстрым декодированием.
SGLang. Быстрый серверный фреймворк для LLM и мультимодальных моделей. Позволяет гибко управлять взаимодействием с моделями за счёт совместного проектирования backend и frontend.
Max. Высокопроизводительный AI-фреймворк от Modular. Обеспечивает полный набор инструментов для AI-нагрузок на CPU и GPU, поддерживает кастомизацию моделей и ядер.
LMDeploy. Бэкенд инференса с акцентом на высокую скорость декодирования и эффективную работу с параллельными запросами. Поддерживает разные техники квантования, что удобно для больших моделей с ограниченной памятью.
TensorRT-LLM. Бэкенд инференса, использующий NVIDIA TensorRT — библиотеку для быстрого инференса DL-моделей. Оптимизирован для больших моделей на NVIDIA GPU, поддерживает квантование и другие оптимизации.
Hugging Face TGI. Инструмент для деплоя и сервинга LLM. Используется в продакшене Hugging Face (Hugging Chat, Inference API, Inference Endpoint).
Обратите внимание: Hugging Face TGI сейчас в режиме поддержки (maintenance mode). Это значит, что инструмент поддерживается и работает, но новых крупных фич и оптимизаций не будет. Если вы используете TGI в продакшене, стоит заранее продумать стратегию обновления.
Если у вас ограниченное железо или вы целитесь в десктоп/edge-устройства, подойдут эти инструменты:
- llama.cpp. Лёгкий runtime для LLM на чистом C/C++ без внешних зависимостей. Цель — сделать инференс быстрым, портируемым и простым для любого железа. Поддерживает не только Llama, но и Qwen, DeepSeek, Mistral и др. Отлично работает на потребительских GPU.
- MLC-LLM. ML-компилятор и движок для деплоя LLM. Построен на Apache TVM, требует компиляции и конвертации весов. Поддерживает AMD, NVIDIA, Apple, Intel GPU на Linux, Windows, macOS, iOS, Android и в браузере.
- Ollama. Удобный локальный инструмент на базе llama.cpp. Максимально прост в установке и запуске на ноутбуке. Но Ollama рассчитан на одиночные запросы: в отличие от vLLM или SGLang, не поддерживает параллельные запросы. Это важно, так как многие оптимизации (paged attention, prefix caching, dynamic batching) эффективны только при параллельной обработке.
Почему может понадобиться несколько runtime для инференса?#
В реальных проектах не бывает идеального runtime для всех задач. Вот почему команды часто используют несколько инструментов:
Разные задачи — разные требования#
Модели, железо и нагрузки различаются. Лучшие результаты достигаются, если подобрать runtime под конкретный сценарий.
- Высокая нагрузка, батчинг: vLLM, SGLang, MAX, LMDeploy, TensorRT-LLM (требует тюнинга)
- Edge/мобильные устройства: MLC-LLM, llama.cpp
- Локальные эксперименты, одиночный пользователь: Ollama, llama.cpp
Инструменты и фреймворки быстро развиваются#
Runtime постоянно обновляются. Лучший инструмент сегодня может не иметь нужных фич завтра. Некоторые модели оптимизированы только под определённые runtime на старте.
Чтобы оставаться гибкими, инфраструктуру стоит строить максимально независимой от конкретного runtime. Это позволит комбинировать лучшие инструменты без жёсткой привязки к одному стеку.
Масштабирование: от локальных LLM к распределённому инференсу#
Многие команды проходят одинаковый путь по мере роста нагрузки.
Обычно начинают с Ollama — запуск моделей на ноутбуке или рабочей станции. Это удобно для быстрых демо и прототипирования: просто, приватно, но подходит только для одного пользователя, без батчинга и параллельности.
Дальше переходят к серверным runtime вроде vLLM. Они обеспечивают непрерывный батчинг, оптимизацию KV-кэша и эффективное использование GPU в дата-центре. Но у большинства таких runtime нет встроенного роутинга между регионами, автоматического failover и настоящего горизонтального масштабирования. Провиженинг GPU, тюнинг производительности и отказоустойчивость — всё это остаётся сложным и требует времени.
Когда нужно запускать и масштабировать инференс на кластерах GPU, в разных регионах или облаках, обычно используют платформы для распределённого инференса. Они дают autoscaling, роутинг, мониторинг и комплаенс «из коробки», чтобы инженеры могли сосредоточиться на продукте, а не на инфраструктуре.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)#
Все ли фреймворки инференса совместимы с любыми LLM?#
Нет. Некоторые поддерживают только определённые архитектуры, другие позже добавляют фичи вроде multi-GPU, speculative decoding, кастомных attention backend. Всегда проверяйте совместимость с нужной моделью.
Какие фреймворки поддерживают распределённый инференс для LLM?#
Некоторые модели слишком большие для одной GPU, нужен распределённый инференс. vLLM и SGLang поддерживают оптимизации вроде раздельной обработки prefill/decode или KV-aware роутинга между воркерами. Это позволяет запускать большие модели, работать с длинным контекстом и обслуживать больше запросов без переполнения памяти.
Как лучше всего начать эксперименты с фреймворками инференса?#
Лучше всего начать с малого и постепенно усложнять. Многие начинают с Ollama — она работает на ноутбуке без настройки, идеально для быстрых тестов и экспериментов с промптами. Когда освоитесь и захотите оценить производительность для продакшена — переходите к vLLM, SGLang или MAX. Эти фреймворки рассчитаны на реальные нагрузки: можно измерять задержки, throughput, батчинг и эффективность GPU в боевых условиях.