해봄의 아카이브

언어모델 추론 서빙을 위한 7개 도구 분석

Haebom

Aug 10, 20233y ago

7 Frameworks for Serving LLMs

Finally, a comprehensive guide into LLMs inference and serving with detailed comparison.

betterprogramming.pub

LLM(Large Language Models) 추론 및 서빙을 위한 7가지 오픈 소스 라이브러리를 비교하고 분석합니다. 아래는 각 프레임워크의 주요 특징과 장단점을 요약한 내용

vLLM

장점: 텍스트 생성 속도가 빠르며, 다양한 디코딩 알고리즘을 제공

단점: 사용자 정의 모델 추가가 복잡하고, 어댑터 지원 부족

Text Generation Inference

장점: HuggingFace와의 네이티브 지원, 도커를 통한 쉬운 환경 설정

단점: 어댑터 지원 부족, 문서화 미흡

CTranslate2

장점: CPU와 GPU에서 빠르고 효율적인 실행, 다양한 최적화 기능

단점: 내장 REST 서버 부재, 어댑터 지원 부족

DeepSpeed-MII

장점: 로드 밸런싱, 다양한 모델 저장소 지원

단점: 공식 릴리스 부재, 지원하는 모델이 제한적

OpenLLM

장점: 어댑터 지원, 다양한 런타임 구현

단점: 배치 지원 부족, 분산 추론 미지원

Ray Serve

장점: 모니터링 대시보드, 자동 스케일링, 다양한 라이브러리와의 통합

단점: 모델 최적화 부재, 높은 진입 장벽

MLC LLM

장점: 플랫폼 네이티브 런타임, 메모리 최적화

단점: LLM 모델 사용의 제한된 기능, 복잡한 설치

개인적으론 Text Generation Inference를 사용하고 있습니다. 위 글과 같은 분석은 없었고 그냥 쓰기 편해서...

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