模型推理服务部署管理 - 模型版本、模型启动、openai接口标准提供

模型推理部署工具

模型部署，类似与docker可以方便的类似于docker run 实现模型/大模型快速部署

SGLang

地址：https://github.com/sgl-project/sglang

SGLang是大型语言模型和视觉语言模型的服务框架。它基于并增强了多个开源 LLM 服务引擎（包括 LightLLM、vLLM 和 Guidance）的许多优秀设计。它利用了来自 FlashInfer 的高性能注意力 CUDA 内核，并集成了受 gpt-fast 启发的 torch.compile。

本地化部署推理方式：

$ docker run --gpus all \
    --shm-size 32g \
    -p 30000:30000 \
    -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
    --env "HF_TOKEN=<secret>" \
    --ipc=host \
    lmsysorg/sglang:latest \
    python3 -m sglang.launch_server --model-path meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct --host 0.0.0.0 --port 30000

vllm

地址：https://github.com/vllm-project/vllm

vLLM 是一个快速且易于使用的库，用于 LLM 推理和服务，和 HuggingFace 无缝集成。区别于 chatglm.cpp 和 llama.cpp，仅是在 GPU 上的模型推理加速，没有 CPU 上的加速。在吞吐量方面，vLLM 的性能比 HuggingFace Transformers （HF）高出 24 倍，文本生成推理（TGI）高出 3.5 倍。

本地化部署推理方式：

$ python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --max-num-batched-tokens 8192 \
    --max-num-seqs 4 \
    --port 8000

ollama

Ollama 是一款跨平台推理框架客户端（MacOS、Windows、Linux），专为无缝部署大型语言模型（LLM）（如 Llama 2、Mistral、Llava 等）而设计。通过一键式设置，Ollama 可以在本地运行 LLM，将所有交互数据保存在自己的机器上，从而提高数据的私密性和安全性。

$ ollama run meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct

本地模型部署比较

	SGLang	ollama	vLLM
性能	优秀	优秀	一般
可用性	良好	良好	良好
可定制性	高	低	中等
源代码可用性	完全开源	部分开源	完全开源
编程语言	Python	golang	Python

ollama 开源了cli 和本地启动server，模型注册和模型管理并没有开源；

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AI之（大）模型推理服务部署管理 - 模型版本、模型启动

ollama vs vllm vs SGLang