一文汇总大模型推理框架！

大型语言模型（LLM）已成为驱动智能客服、内容创作、代码生成等领域变革的核心力量。推理框架作为LLM高效部署的关键组件，直接关系到应用的性能、成本和开发效率。

本文罗列常用大模型框架的特点，以供实际应用需要！

一、高性能推理框架选型

1. vLLM

• 核心优势
  • PagedAttention技术：突破传统KV缓存机制，实现显存分页管理，支持超长序列生成（如10万token对话）
  • 吞吐量领先：在A100 GPU上可达传统框架3倍以上吞吐量，支持动态批处理
  • 生态兼容性：原生支持HuggingFace模型格式，兼容PyTorch生态
• 适用场景
  • 互联网大厂API服务（如OpenAI兼容接口）
  • 高并发在线推理（1000+ QPS）
  • 长文本生成场景（法律文书生成、代码补全）
  • 
    
    

2. LMDeploy

• 技术亮点
  • Turbomind引擎：采用异步流水线并行，延迟降低至50ms级别
  • 量化部署工具链：支持W4A16量化，模型体积压缩4倍
  • 动态批处理：智能合并不同长度请求，GPU利用率达90%+
• 典型应用
  • 金融实时风控系统
  • 游戏NPC智能对话
  • 工业质检实时报告生成

3. TGI (Text Generation Inference)

• 企业级特性
  • 服务稳定性：内置健康检查、自动故障转移
  • 多GPU扩展：支持Tensor并行和流水线并行
  • 安全合规：符合GDPR和HIPAA标准
• 部署案例
  • AWS SageMaker推理服务
  • 银行智能客服系统
  • 医疗报告自动生成平台

4. SGLang

• 架构创新
  • RadixAttention：构建注意力计算树，复用中间结果
  • 分布式调度：支持跨节点自动负载均衡
  • 混合精度计算：FP16与FP32智能切换
• 适用领域
  • 多模态模型推理（文本+图像）
  • 复杂工作流编排（RAG增强生成）
  • 科研机构超大规模模型实验

5. DeepSeek AI Open Infra Index

• 底层优化套件
  • FlashMLA：基于CUDA的矩阵运算加速库，提升30%计算效率
  • DeepEP：弹性并行框架，支持动态资源分配
  • 智能缓存：自适应数据预取策略
• 协同生态
  • 与vLLM结合实现显存利用率提升40%
  • 与SGLang集成优化分布式任务调度

二、本地部署与轻量化框架对比

三、灵活部署框架选型策略

1. XInference

• 核心能力
  • 多模型并行服务（同时加载10+模型）
  • 动态扩缩容：根据负载自动调整实例数
  • 兼容性：100% OpenAI API协议支持
• 推荐场景
  • 中小型企业多模型服务中台
  • 科研机构对比实验平台

2. OpenLLM

• 技术优势
  • 异构硬件支持（TPU/GPU/CPU混合部署）
  • 自定义适配器（LoRA插件热加载）
  • 服务监控：Prometheus集成
• 典型用户
  • 云服务提供商（混合云部署）
  • 自动驾驶模型服务集群

3. Hugging Face Transformers

• 生态优势
  • 支持模型数量：200,000+
  • 社区贡献机制：日均更新50+模型
  • 部署方式：支持Triton/ONNX Runtime
• 首选场景
  • 学术研究快速实验
  • 创业公司MVP开发

4. LiteLLM

• 统一接口方案
  • 支持模型：30+主流LLM
  • 流量控制：智能路由与负载均衡
  • 成本监控：按token计费分析
• 适用对象
  • 多模型SaaS平台
  • 企业混合云成本优化

四、开发者友好型框架深度解析

1. FastAPI

• 技术栈组合

  # 典型部署架构
  FastAPI + Uvicorn + vLLM → 容器化部署 → Kubernetes集群
  

• 性能指标
  • 单节点QPS：1200+（A10 GPU）
  • 延迟：<200ms（P99）

2. Dify

• • 零代码编排：拖拽式RAG管道构建
  • 版本管理：模型快照与回滚
  • A/B测试：流量分桶对比

3. Coze（扣子）

• 全链路支持
  • 开发环境：浏览器IDE + 调试工具
  • 部署通道：微信/飞书插件一键发布
  • 监控体系：用户行为分析看板
• 创新特性
  • 自然语言编程：用prompt定义业务逻辑
  • 知识库自动同步：GitHub/Wiki实时连接

五、选型决策树

graph TD
    A[需求分析] --> B{是否需要企业级SLA?}
    B -->|是| C[选择TGI或LMDeploy]
    B -->|否| D{部署环境限制?}
    D -->|边缘设备| E[Llama.cpp/KTransformers]
    D -->|本地服务器| F[Ollama/LocalAI]
    D -->|混合云| G[XInference/OpenLLM]
    A --> H{是否需要多模型支持?}
    H -->|是| I[LiteLLM/HuggingFace]
    H -->|否| J[专注单一框架优化]

六、性能基准测试数据

测试环境：单卡A100-80G，LLaMA2-13B模型，输入长度512，输出长度256

七、行业应用参考

1. 金融行业：LMDeploy + LocalAI 构建合规风控系统
2. 医疗领域：TGI + 向量数据库 实现病历智能分析
3. 智能制造：Llama.cpp + KTransformers 部署边缘质检终端
4. 内容平台：vLLM + FastAPI 支撑千万级UGC生成

选择推理框架时，需综合考虑的是，

 吞吐量需求、硬件预算、合规要求 和 技术栈适配性。建议通过压力测试验证框架在实际业务场景中的表现，同时关注社区活跃度（GitHub star增长趋势）和商业支持选项。

注：转自公众号，侵权删！