在自然語言處理（NLP）的廣闊天地中，大型語言模型（LLM）以其卓越的文本處理能力，引領著智能應用的新潮流。然而，如何高效、安全地在本地環境中部署和運行這些模型，成為了一個待解決的問題。本文將深入探討七種主流的本地LLM推理框架，評估它們的性能、特性及應用場景，為您提供全面的技術選型參考。

一、Hugging Face的transformers

是一個Python庫，可以簡化本地運行LLM的過程。

• 技術特性：提供超過40種模型架構，支持150多種預訓練模型，提供模型的自動下載和豐富的API接口，具備廣泛的NLP任務能力，包括但不限于文本分類、問答、翻譯等。
• 優勢：擁有龐大的社區和豐富的文檔資源，支持快速迭代和實驗，提供細粒度的模型控制。
• 缺點：在大規模生產環境中部署時可能需要額外的優化工作，對初學者來說學習曲線較陡峭。
• 應用場景：學術研究、教育、快速原型開發、多樣化NLP任務的實驗。

二、Llama.cpp

• 技術特性：為高性能多平臺硬件優化的推理引擎，支持模型并行和數據并行。提供C++ API，易于集成到現有C++項目中。
• 優勢：在Apple Silicon上展現出卓越的性能，支持大型模型的高效推理。針對GPU和CPU都做了推理優化。
• 缺點：目前主要支持Meta的Llama系列模型，對其他模型的支持有限。需要用戶具備一定的C++開發能力和對深度學習模型的深入理解。
• 應用場景：高性能計算環境、本地部署大型模型、需要C++集成的應用程序。

三、Llamafile

如果你需要創建一個嵌入模型的單個可執行文件

• 技術特性：Llamafile由Mozilla開發，基于C++開發，使用了Llama.cpp，提供完整的LLM運行時環境，支持模型的創建、加載、運行和導出為單一可執行文件。
• 優勢：簡化了模型部署流程，便于開發者打包和分發模型。提供了一個簡潔的API接口，使得開發人員可以更加方便地與LLM進行交互，從而實現各種復雜的應用場景.
• 缺點：作為較新的技術，可能缺少某些成熟框架的穩定性和全面性。
• 應用場景：需要快速部署和便攜式模型執行的環境，如獨立應用程序或嵌入式系統。

四、Ollama

• 技術特性：提供圖形用戶界面和命令行工具，簡化了模型的安裝、管理和運行過程，支持自動模型下載和版本管理。
• 優勢：Ollama是Llama.cpp和Llamafile的一個更加用戶友好的替代品。易于安裝和使用，可以運行各種模型，運行速度非常快。對用戶友好，降低了技術門檻，適合非技術用戶。
• 缺點：目前模型庫和自定義模型支持有限，須自己管理模型，缺少高級定制功能。可能限制了其在特定場景下的應用。
• 應用場景：適合需要快速運行標準模型且對自定義模型需求不高的用戶。

五、vLLM

vLLM是一個高吞吐量和內存高效的大型語言模型(LLMs)推理和服務引擎。它的目標是為每個人提供簡便、快捷、經濟的LLM服務。

• 技術特性：專注于高吞吐量和內存效率的推理引擎，采用PagedAttention技術，提高了多模型并發處理。
• 優勢：高效地管理注意力鍵和值的內存使用，適合在資源受限的環境中運行大規模模型NLP任務的場景。
• 缺點：需要具備GPU、CUDA和相應的計算環境，對硬件有一定要求。
• 應用場景：大規模NLP任務處理，如批量文本分析、實時文本生成等。

六、TGI

TGI（Text Generation Inference）是HuggingFace推出的大模型推理部署框架。它支持主流大模型和主流大模型量化方案。

• 技術特性：結合Rust和Python的優點，支持模型量化和高效推理，提供連續批處理和多種優化技術技巧。
• 優勢：平衡了服務效率和業務靈活性，支持多種硬件環境和量化模型。
• 缺點：相對于vLLM，推理速度可能存在局限，可能需要與傳統Transformer模型相結合，以發揮最大效能。
• 應用場景：需要在多種硬件上進行高效推理，對模型大小和推理速度有特定要求的場景。

七、Deepspeed

DeepSpeed是微軟推出的一個開源深度學習優化庫，它通過系統優化和壓縮的方法，深度優化硬件設備、操作系統、框架等方面，并采用模型壓縮和數據壓縮技術，以提升大規模模型推理和訓練的效率。

• 技術特性：提供ZeRO優化器、3D并行技術，支持模型壓縮、1比特Adam和張量融合，專為大規模模型設計。
• 優勢：顯著提升了大規模模型的推理和訓練效率，支持多種并行技術，適合復雜模型。
• 缺點：需要較深的系統優化知識，對初學者可能存在較高的技術門檻。
• 應用場景：大規模模型訓練和推理，高性能計算環境，復雜的NLP任務。

八、推理框架的選擇建議

在選擇推理框架時，您可以參考基于以下關鍵因素做出決策：

• 性能需求：如果您需要高性能的推理能力，特別是在硬件受限的環境中，vLLM和Deepspeed是不錯的選擇。
• 易用性：對于初學者或非技術用戶，Ollama和Hugging Face的transformers提供了更加友好的入門體驗。
• 靈活性和定制性：如果您需要高度定制化的模型部署，Llama.cpp和Llamafile提供了更多的控制和靈活性。
• 社區和支持：Hugging Face的transformers和Deepspeed擁有強大的社區和文檔支持，適合長期項目和技術發展。
• 特定硬件優化：如果您在特定的硬件平臺上運行模型，如Apple Silicon，Llama.cpp可能是最佳選擇。
• 多種硬件高效推理：TGI提供了一系列優化技術，如模型并行、張量并行和流水線并行等，這些技術可以顯著提升大模型推理的效率。
• 嵌入模型執行文件：Llamafile可能是一個好選擇。Llamafile以其便攜性和創建單文件可執行文件的能力而聞名。
• 大規模的自然語言處理：vLLM可能是一個好選擇。vLLM是一個大規模的預訓練模型，可以在各種自然語言處理任務上實現優秀的性能。
• 復雜的自然語言處理：Transformer的模型可能是一個好選擇。Transformer模型具有強大的表示能力，可以捕獲文本中的長距離依賴關系。

總結：

本地LLM推理框架的選擇是一項復雜的決策，涉及性能、兼容性、易用性等多方面的考量。希望能為您的AI項目提供堅實的技術支撐。

本文轉載自公眾號頂層架構領域

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