W ostatnich latach inferencja dużych modeli językowych (LLM) przeszła znaczący rozwój — napędzaną potrzebą niskich opóźnień, wysokiej przepustowości i elastycznego uruchamiania na zróżnicowanym sprzęcie. W odpowiedzi powstał zestaw wyspecjalizowanych frameworków, z których każdy wprowadza własne optymalizacje pod kątem skalowania, wydajności i kontroli operacyjnej. Poniżej omawiamy sześć istotnych rozwiązań, opisując ich kluczowe pomysły, techniczne innowacje i obszary zastosowań w realnych wdrożeniach.
vLLM — pamięciowo efektywna inferencja dzięki PagedAttention
vLLM, opracowany na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley i rozwijany przez szeroką społeczność, to wyspecjalizowany silnik inferencyjny dla LLM. Jego wyróżnikiem jest mechanizm PagedAttention, który umożliwia bardziej granularne i oszczędne zarządzanie pamięcią cache klucz‑wartość wymaganą przez mechanizm attention w transformatorach. Dzięki temu vLLM zyskuje przewagę przy obsłudze długich okien kontekstowych i dużych batchy.
Innym istotnym pomysłem jest tzw. continuous batching — technika, która utrzymuje GPU w pracy przez dynamiczne dołączanie i usuwanie zapytań z przetwarzanej partii. vLLM oferuje także funkcje takie jak sterowane dekodowanie (np. przez gramatyczne automaty skończone), chunked prefill do obsługi bardzo długich promptów, współdzielenie cache prefiksów, speculative decoding oraz wsparcie dla różnych akceleratorów (NVIDIA, AMD, Intel i platform wschodzących). Silnik udostępnia API zgodne z OpenAI, integruje się z modelami Hugging Face i obsługuje wdrożenia wielogpu/multi‑node z paralelizacją tensorową, pipeline i expert.
Przeznaczenie: vLLM jest często wybierany do produkcyjnych środowisk, gdzie kluczowe są maksymalna przepustowość serwera i jak najniższe opóźnienia.
Hugging Face TGI — serwowanie gotowe na produkcję
Text Generation Inference (TGI) od Hugging Face to platforma serwująca szerokie spektrum modeli tego ekosystemu, zaprojektowana pod potrzeby przedsiębiorstw. TGI skalowalnie rozkłada inferencję LLM na wiele GPU i węzłów oraz oferuje mechanizmy inteligentnego batchowania, obsługę kwantyzacji (INT4, INT8, FP8), akcelerację GPU i orkiestrację wielu modeli.
TGI może działać jako usługa samodzielna lub być zintegrowane z narzędziami chmurowymi dla monitoringu i autoskalowania. Jego API jest kompatybilne zarówno z interfejsami Hugging Face, jak i z typowymi REST‑owymi endpointami produkcyjnymi, a platforma dostarcza bogate narzędzia do obserwowalności i logowania. Ostatnie wydania skupiają się na efektywnym dzieleniu obciążeń w klastrach GPU, harmonogramowaniu tokenów autoregresywnych oraz zaawansowanej kwantyzacji, aby obniżyć opóźnienia i zwiększyć przepustowość.
Przeznaczenie: TGI sprawdza się w organizacjach z różnorodnymi wymaganiami modelowymi oraz w środowiskach wielodostępowych i o dużym wolumenie, np. dla chatbotów czy generowania treści w skali.
SGLang — programowalny przepływ pracy dla złożonych scenariuszy
SGLang dostarcza kombinacji wysokiej wydajności i programowalnej kontroli nad przebiegiem runtime LLM. Kluczowym elementem jest własny język skryptowy do łączenia operacji i zarządzania logiką modeli, co ułatwia tworzenie złożonych, wieloetapowych przepływów. Technologia RadixAttention, będąca częścią SGLang, umożliwia ponowne wykorzystanie cache dla sekwencji z podobnymi prefiksami — istotne w aplikacjach agentowych i multimodalnych.
Backend SGLang może wykorzystywać continuous batching, paralelizację tensorową i pipeline, speculative decoding oraz zaawansowaną orkiestrację wielu modeli. Dzięki temu radzi sobie z zadaniami wymagającymi wieloetapowego rozumowania lub integracją LLM z innymi narzędziami AI, np. modelami wizji czy systemami wyszukiwania. SGLang daje deweloperom precyzyjną kontrolę nad dynamicznymi, złożonymi wdrożeniami.
Przeznaczenie: wybierany tam, gdzie potrzebna jest elastyczność programowa — dla badań, agentów czy multimodalnych pipeline’ów.
NVIDIA Dynamo — rozdzielone serwowanie dla wydajności hyperskalowej
NVIDIA Dynamo to rozproszony framework inferencyjny wykorzystujący doświadczenie firmy w HPC i GenAI. Dynamo opiera się na koncepcji disaggregated serving, czyli rozdzielenia faz prefilla i dekodowania zapytań LLM. Taka separacja pozwala na dynamiczne przypisywanie GPU i znacząco lepsze wykorzystanie zasobów przy obsłudze tysięcy jednoczesnych klientów.
Projekt łączy orkiestrację napisaną w Rust z rozszerzalnością w Pythonie i może wykorzystywać różne backendy, w tym vLLM, TensorRT‑LLM oraz niestandardowe silniki. Ważnym osiągnięciem technicznym jest biblioteka NIXL dla przyspieszonych połączeń międzywęzłowych, dynamiczne routowanie GPU do zapytań, zaawansowane odciążanie cache oraz modularne wtyczki.
Przeznaczenie: Dynamo jest adresowane do środowisk, gdzie priorytetem są ultra‑niskie opóźnienia, odporność i szybkie skalowanie w centrach danych — np. u hyperskalowych dostawców chmury i dużych przedsiębiorstw.
AIBrix — chmurowa orkiestracja i kontrola
AIBrix pełni rolę płaszczyzny orkiestracyjnej i kontrolnej dla chmurowo‑natywnego, badawczo‑przyjaznego serwowania LLM. Zbudowane natywnie na Kubernetes, AIBrix koordynuje dynamiczne harmonogramowanie, egzekwowanie polityk modelowych, autoskalowanie, zarządzanie LoRA oraz rejestrację pluginów dla otwartych backendów takich jak vLLM.
Model mix‑grain orchestration umożliwia rozkładanie żądań inferencyjnych po klastrach multinode z hybrydowym harmonogramowaniem wykorzystującym Kubernetes i Ray. Rozproszony KV cache poprawia wykorzystanie pamięci i niezawodność, a routowanie oparte na SLO pozwala na szybkie i sprawiedliwe obsłużenie ruchu nawet przy dużym natężeniu. AIBrix wspiera wdrożenia multimodalne i multiadapterowe, fine‑tuning, aktualizacje LoRA oraz optymalizację kosztową zasobów.
Przeznaczenie: wybierany przez zespoły badawcze i przedsiębiorstwa, które potrzebują polityk‑sterowanej orkiestracji, zarządzania na poziomie przedsiębiorstwa i zgodności z otwartymi API.
llm-d — Kubernetes‑native, rozproszone serwowanie
llm-d koncentruje się na natywnym dla Kubernetes, rozproszonym serwowaniu LLM, mocno integrując się z vLLM i oferując zespołom badawczym i produkcyjnym skalowalny, obserwowalny stos inferencyjny. Wprowadza komponent Inference Gateway do szybkiego routingu zapytań, autoskalowania i szczegółowego zarządzania zasobami. Podobnie jak inne nowoczesne architektury, rozdziela prefill i decode, co pomaga obniżyć opóźnienia, a zarządzanie pulą KV cache poprawia ślad pamięciowy.
llm-d kładzie nacisk na telemetrię operacyjną i przejrzystość wdrożeń, obsługuje wzorce wysokiej dostępności oraz punkty końcowe kompatybilne z OpenAI. Jako platforma chmurowo‑natywna działa najefektywniej na wielogpu klastrach NVIDIA zarządzanych przez Kubernetes, upraszczając wdrażanie i monitorowanie zadań LLM w badaniach oraz produkcji.
Wspólnie te frameworki ilustrują ewolucję serwowania LLM w kierunku większej przepustowości, niższych opóźnień, programowalnej orkiestracji i płynnego skalowania. vLLM i Hugging Face TGI są szeroko stosowane w produkcji ze względu na szybkość i kompatybilność z ekosystemem. SGLang sprawdza się w zaawansowanych aplikacjach agentowych i multimodalnych. NVIDIA Dynamo przesuwa granice elastyczności klastra i elastyczności backendów. AIBrix dostarcza polityk‑sterowaną orkiestrację i zarządzanie dla zespołów badawczych i korporacyjnych, a llm-d łączy natywne dla Kubernetes skalowanie z przejrzystą obserwowalnością dla eksperymentów i wdrożeń produkcyjnych. W miarę wzrostu obciążeń LLM te rozwiązania będą nadal podnosić standardy wydajności, elastyczności i niezawodności.
