布谷 海南網(wǎng)站建設(shè),因網(wǎng)站開發(fā)需要,最近最新新聞,綠色大氣網(wǎng)站模板引言#xff1a;大模型部署工具的百花齊放 讓一個(gè)大模型跑起來#xff0c;遠(yuǎn)不止 pip install 和 model.generate() 那么簡單。從底層計(jì)算框架到上層服務(wù)接口#xff0c;整個(gè)技術(shù)棧錯(cuò)綜復(fù)雜#xff0c;包含各種各樣百花齊放的工具。筆者在剛開始學(xué)習(xí)這方面的知識時(shí)被各種五…引言大模型部署工具的百花齊放讓一個(gè)大模型跑起來遠(yuǎn)不止pip install和model.generate()那么簡單。從底層計(jì)算框架到上層服務(wù)接口整個(gè)技術(shù)棧錯(cuò)綜復(fù)雜包含各種各樣百花齊放的工具。筆者在剛開始學(xué)習(xí)這方面的知識時(shí)被各種五花八門的工具搞的眼花繚亂為此特意進(jìn)行了整理并寫成了本文章本文將帶你自底向上系統(tǒng)梳理當(dāng)前主流的大模型部署工具鏈這也是互聯(lián)網(wǎng)上難得的對大模型部署工具進(jìn)行系統(tǒng)梳理的文章。一、硬件抽象層在探討大語言模型的部署時(shí)我們首先需要關(guān)注的是底層的硬件支持。硬件抽象層是整個(gè)技術(shù)棧的基石它提供了必要的計(jì)算資源和驅(qū)動支持使得上層的應(yīng)用能夠高效運(yùn)行。一些主流的硬件平臺如下NVIDIA GPU通過CUDA提供對NVIDIA顯卡的高度優(yōu)化支持包括張量核心加速等高級功能非常適合深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練與推理任務(wù)。AMD GPUROCm是一個(gè)開源的GPU計(jì)算庫為AMD顯卡提供類似CUDA的支持適合那些對開源友好或使用AMD硬件的環(huán)境。華為昇騰芯片CANN是由華為開發(fā)的針對AI計(jì)算優(yōu)化的架構(gòu)特別適用于大規(guī)模分布式訓(xùn)練的企業(yè)級應(yīng)用。Apple M系列芯片利用Apple自研芯片的強(qiáng)大性能通過Metal和MLX框架實(shí)現(xiàn)高效的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)處理非常適合iOS/macOS設(shè)備上的本地部署。硬件平臺驅(qū)動/計(jì)算庫主要特性適用場景NVIDIA GPUCUDA提供了對NVIDIA顯卡的高度優(yōu)化支持包括張量核心加速等高級功能深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練與推理尤其是需要高性能計(jì)算的任務(wù)AMD GPUROCm開源的GPU計(jì)算庫為AMD顯卡提供類似CUDA的支持對開源友好或使用AMD硬件的環(huán)境華為昇騰芯片CANN華為開發(fā)的針對AI計(jì)算優(yōu)化的架構(gòu)特別適合大規(guī)模分布式訓(xùn)練企業(yè)級應(yīng)用特別是華為生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)Apple M系列芯片Metal, MLX利用Apple自研芯片的強(qiáng)大性能通過Metal和MLX實(shí)現(xiàn)高效的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)處理iOS/macOS設(shè)備上的本地部署如mlc-llm二、深度學(xué)習(xí)通用計(jì)算框架深度學(xué)習(xí)通用計(jì)算框架提供張量計(jì)算與自動微分。這些框架是所有 AI 模型的基石不僅服務(wù)于 LLM也支撐著 CV、語音、推薦等任務(wù)。一些主流的計(jì)算框架如下PyTorch作為當(dāng)前AI研究和開發(fā)的事實(shí)性標(biāo)準(zhǔn)PyTorch提供了動態(tài)圖機(jī)制易于調(diào)試并且擁有豐富的生態(tài)系統(tǒng)。TensorFlow以其生產(chǎn)部署成熟度著稱特別是在TF Serving方面表現(xiàn)突出同時(shí)也有針對移動端的TFLite版本。MindSpore由華為開發(fā)專為昇騰芯片優(yōu)化支持全場景AI計(jì)算是國內(nèi)替代方案的一個(gè)重要選擇。JAX采用函數(shù)式編程風(fēng)格XLA編譯優(yōu)化使其在高性能計(jì)算領(lǐng)域表現(xiàn)出色尤其是在TPU上?？蚣芴攸c(diǎn)適用場景PyTorch動態(tài)圖、易調(diào)試、生態(tài)豐富訓(xùn)練 推理研究首選TensorFlow靜態(tài)圖、生產(chǎn)部署成熟TF Serving工業(yè)級推理、移動端TFLiteMindSpore華為自研深度優(yōu)化昇騰芯片支持全場景國產(chǎn)替代、信創(chuàng)項(xiàng)目JAX函數(shù)式編程、XLA 編譯優(yōu)化適合高性能計(jì)算研究前沿、TPU 優(yōu)化?? 注意PyTorch 是當(dāng)前 LLM 生態(tài)的“事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)”絕大多數(shù)推理引擎都基于它構(gòu)建。三、專用推理引擎性能導(dǎo)向當(dāng)模型進(jìn)入推理階段通用框架的性能往往不夠。這時(shí)就需要專門的推理引擎來優(yōu)化吞吐、降低延遲、減少顯存占用。它們通常不提供訓(xùn)練能力但針對推理性能做了深度優(yōu)化。1. 通用推理加速引擎引擎基于特點(diǎn)ONNX RuntimeONNX 模型格式支持跨框架跨平臺模型部署適合中小模型和邊緣設(shè)備TensorRTNVIDIA GPUNVIDIA硬件專用格式極致性能需編譯優(yōu)化MindIE昇騰芯片華為推理加速套件支持多精度量化2. LLM 專用推理引擎llama.cpp 用純 C/C 實(shí)現(xiàn)支持在 MacBook、樹莓派上運(yùn)行 7B 模型是個(gè)人用戶的首選。vLLM 是當(dāng)前最流行的高性能推理引擎其 PagedAttention 技術(shù)像操作系統(tǒng)管理內(nèi)存一樣管理顯存極大提升吞吐。SGLang 是 vLLM 的強(qiáng)勁對手采用 RadixAttention在某些場景下性能更優(yōu)。TGItext-generation-inference 由 Hugging Face 開發(fā)用 Rust 編寫穩(wěn)定性強(qiáng)適合工業(yè)級部署。TensorRT-LLM 是英偉達(dá)對大模型的“官方回答”性能極致但需編譯靈活性低。TurboMind 由上海 AI Lab 開發(fā)基于 TensorRT-LLM 進(jìn)一步優(yōu)化據(jù)測試性能可達(dá) vLLM 的 1.8 倍。引擎底層引擎核心技術(shù)是否支持 部署HTTP接口llama.cppC/C 自研GGUF 格式、原生量化、CPU/GPU 混合推理?vLLMPyTorch CUDAPagedAttention、Continuous Batching?SGLangPyTorch CUDARadixAttention、高吞吐?TGIRust PyTorchFlashAttention、Paged Attention、Safetensors?TensorRT-LLMTensorRTINT8/FP8 量化、Kernel 優(yōu)化?TurboMindTensorRT-LLMPersistent Batch、Blocked K/V Cache??? 注意盡管 llama.cpp、vLLM、SGLang、TGI 支持 HTTP 接口但它們通常不直接用于生產(chǎn)部署因?yàn)槿狈δＰ凸芾?、多?shí)例調(diào)度等能力。四、模型服務(wù)與部署工具用戶導(dǎo)向這一層的目標(biāo)是簡化部署流程讓用戶能用一條命令或一個(gè) UI 就啟動模型服務(wù)。它們通常封裝了下層推理引擎并提供模型下載、管理、API 接口等功能。一些主流的部署工具如下Ollama 是基于llama.cpp的部署工具提供模型自動下載貌似有自己的專用服務(wù)器也是現(xiàn)在在個(gè)人玩家中最流行的大模型部署工具但其不提供圖形化管理界面僅支持命令行操作LM Studio 基于llama.cpp的部署工具支持模型自動下載從Huggingface等第三方服務(wù)器提供圖形化管理界面無需命令行操作專注桌面端用戶體驗(yàn)OpenLLM 是基于vLLM的部署工具支持模型自動下載從Huggingface等第三方服務(wù)器、圖形化管理界面LMDeploy是上海人工智能實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的基于Turbomind的命令行部署工具支持下載模型從Huggingface網(wǎng)站下載但不提供圖形化管理界面Xinference 是支持多種推理引擎的LLM本地部署工具包括llama.cppTransformers本質(zhì)上是對PyTorch的封裝vLLM和SGLang支持模型自動下載從Huggingface等第三方服務(wù)器、圖形化管理界面LocalAI 是支持多種推理引擎的本地大模型部署工具支持多模態(tài)模型采用go語言編寫輕量化支持模型自動下載、圖形化管理界面GPUStack 是一個(gè)用于運(yùn)行 AI 模型的開源 GPU 集群管理器支持 vLLM、 Ascend MindIE、llama-box基于 llama.cpp 和 stable-diffusion.cpp多種引擎并提供廣泛的模型支持支持模型自動下載從Huggingface等第三方服務(wù)器提供強(qiáng)大的圖形化工具用于GPU集群管理NVIDIA Triton 是NVIDIA開發(fā)的推理服務(wù)器可以支持TensorRT-LLM作為推理引擎來進(jìn)行HTTP服務(wù)的部署同時(shí)其也支持PyTorch等多種其他推理引擎但其不支持模型自動下載需要手動準(zhǔn)備好模型再部署同時(shí)也不提供圖形化管理界面工具名稱推理引擎基礎(chǔ)模型自動下載圖形化管理界面 (GUI)主要特點(diǎn)與定位Ollamallama.cpp?自有服務(wù)器?個(gè)人玩家中最流行的輕量級部署工具簡單易用跨平臺LM Studiollama.cpp?Hugging Face等?專注桌面端用戶體驗(yàn)完全圖形化操作適合非技術(shù)用戶OpenLLMvLLM?Hugging Face等?支持多種后端提供 API 和 Web UI適合生產(chǎn)與開發(fā)環(huán)境LMDeployTurboMind上海AI Lab?Hugging Face?高性能推理部署工具支持量化與轉(zhuǎn)換適合國產(chǎn)化優(yōu)化Xinference多引擎支持 ?llama.cpp?Transformers?vLLM?SGLang?Hugging Face等?多后端兼容功能全面適合本地模型管理與推理服務(wù)部署LocalAI多引擎支持類 Ollama 架構(gòu)?Hugging Face等?輕量化Go 語言編寫支持多模態(tài)模型兼容 OpenAI APIGPUStack多引擎支持 ?vLLM?Ascend MindIE?llama-box基于 llama.cpp / stable-diffusion.cpp?Hugging Face等?開源 GPU 集群管理器支持分布式部署與集群監(jiān)控NVIDIA Triton多引擎支持 ?TensorRT-LLM?PyTorch? TensorFlow 等?需手動準(zhǔn)備模型?高性能企業(yè)級推理服務(wù)器支持高并發(fā)、多框架適合生產(chǎn)環(huán)境事實(shí)上目前推理引擎和模型服務(wù)與部署工具這兩層在網(wǎng)絡(luò)上常常被混為一談都被稱為大模型部署工具我認(rèn)為兩者的區(qū)分主要在于其重點(diǎn)關(guān)注的角度推理引擎是性能導(dǎo)向的重點(diǎn)關(guān)注如何優(yōu)化性能模型服務(wù)與部署工具則是用戶導(dǎo)向重點(diǎn)關(guān)注用戶啟動和管理服務(wù)的易用性五、模型分發(fā)與管理平臺沒有模型權(quán)重一切無從談起。以下平臺提供了模型的下載、版本管理和社區(qū)支持Hugging Face Hub全球最大模型倉庫支持 Transformers、TGI、vLLM 等格式。ModelScope魔搭阿里主導(dǎo)的國產(chǎn)模型平臺支持 MindSpore、LMDeploy 等生態(tài)。OpenXLab上海 AI Lab 背景強(qiáng)調(diào)開源開放。六、總結(jié)從硬件驅(qū)動到模型平臺大模型部署已發(fā)展成一個(gè)層次清晰、分工明確的復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)。我們可以將其概括為一個(gè) “五層架構(gòu)”硬件抽象層提供算力基礎(chǔ)決定了性能上限。通用計(jì)算框架構(gòu)建模型的“操作系統(tǒng)”PyTorch 仍是核心。專用推理引擎性能優(yōu)化的“加速器”針對 LLM 特性深度定制。部署與服務(wù)工具面向用戶的“操作界面”極大降低使用門檻。模型分發(fā)平臺模型的“應(yīng)用商店”保障生態(tài)的開放與共享大模型部署的門檻正在迅速降低。未來我們或?qū)⒖吹礁唷叭珬Ｒ惑w化”的解決方案進(jìn)一步模糊各層邊界讓“運(yùn)行一個(gè)私有大模型”變得像安裝一個(gè)普通軟件一樣簡單。而作為開發(fā)者理解這個(gè)生態(tài)的全景將幫助你在紛繁的技術(shù)中做出更明智的選擇。普通人如何抓住AI大模型的風(fēng)口領(lǐng)取方式在文末為什么要學(xué)習(xí)大模型目前AI大模型的技術(shù)崗位與能力培養(yǎng)隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展和應(yīng)用 大模型作為其中的重要組成部分 正逐漸成為推動人工智能發(fā)展的重要引擎 。大模型以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和模式識別能力 廣泛應(yīng)用于自然語言處理 、計(jì)算機(jī)視覺 、 智能推薦等領(lǐng)域 為各行各業(yè)帶來了革命性的改變和機(jī)遇 。目前開源人工智能大模型已應(yīng)用于醫(yī)療、政務(wù)、法律、汽車、娛樂、金融、互聯(lián)網(wǎng)、教育、制造業(yè)、企業(yè)服務(wù)等多個(gè)場景其中應(yīng)用于金融、企業(yè)服務(wù)、制造業(yè)和法律領(lǐng)域的大模型在本次調(diào)研中占比超過30%。隨著AI大模型技術(shù)的迅速發(fā)展相關(guān)崗位的需求也日益增加。大模型產(chǎn)業(yè)鏈催生了一批高薪新職業(yè)人工智能大潮已來不加入就可能被淘汰。如果你是技術(shù)人尤其是互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者現(xiàn)在就開始學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)真的是給你的人生一個(gè)重要建議最后只要你真心想學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)這份精心整理的學(xué)習(xí)資料我愿意無償分享給你但是想學(xué)技術(shù)去亂搞的人別來找我在當(dāng)前這個(gè)人工智能高速發(fā)展的時(shí)代AI大模型正在深刻改變各行各業(yè)。我國對高水平AI人才的需求也日益增長真正懂技術(shù)、能落地的人才依舊緊缺。我也希望通過這份資料能夠幫助更多有志于AI領(lǐng)域的朋友入門并深入學(xué)習(xí)。真誠無償分享vx掃描下方二維碼即可加上后會一個(gè)個(gè)給大家發(fā)大模型全套學(xué)習(xí)資料展示自我們與MoPaaS魔泊云合作以來我們不斷打磨課程體系與技術(shù)內(nèi)容在細(xì)節(jié)上精益求精同時(shí)在技術(shù)層面也新增了許多前沿且實(shí)用的內(nèi)容力求為大家?guī)砀到y(tǒng)、更實(shí)戰(zhàn)、更落地的大模型學(xué)習(xí)體驗(yàn)。希望這份系統(tǒng)、實(shí)用的大模型學(xué)習(xí)路徑能夠幫助你從零入門進(jìn)階到實(shí)戰(zhàn)真正掌握AI時(shí)代的核心技能01教學(xué)內(nèi)容從零到精通完整閉環(huán)【基礎(chǔ)理論 →RAG開發(fā) → Agent設(shè)計(jì) → 模型微調(diào)與私有化部署調(diào)→熱門技術(shù)】5大模塊內(nèi)容比傳統(tǒng)教材更貼近企業(yè)實(shí)戰(zhàn)大量真實(shí)項(xiàng)目案例帶你親自上手搞數(shù)據(jù)清洗、模型調(diào)優(yōu)這些硬核操作把課本知識變成真本事?02適學(xué)人群應(yīng)屆畢業(yè)生?無工作經(jīng)驗(yàn)但想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)期待通過實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目掌握核心技術(shù)。零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)型?非技術(shù)背景但關(guān)注AI應(yīng)用場景計(jì)劃通過低代碼工具實(shí)現(xiàn)“AI行業(yè)”跨界?。業(yè)務(wù)賦能突破瓶頸傳統(tǒng)開發(fā)者Java/前端等學(xué)習(xí)Transformer架構(gòu)與LangChain框架向AI全棧工程師轉(zhuǎn)型?。vx掃描下方二維碼即可本教程比較珍貴僅限大家自行學(xué)習(xí)不要傳播更嚴(yán)禁商用03入門到進(jìn)階學(xué)習(xí)路線圖大模型學(xué)習(xí)路線圖整體分為5個(gè)大的階段04視頻和書籍PDF合集從0到掌握主流大模型技術(shù)視頻教程涵蓋模型訓(xùn)練、微調(diào)、RAG、LangChain、Agent開發(fā)等實(shí)戰(zhàn)方向新手必備的大模型學(xué)習(xí)PDF書單來了全是硬核知識幫你少走彎路不吹牛真有用05行業(yè)報(bào)告白皮書合集收集70報(bào)告與白皮書了解行業(yè)最新動態(tài)0690份面試題/經(jīng)驗(yàn)AI大模型崗位面試經(jīng)驗(yàn)總結(jié)誰學(xué)技術(shù)不是為了賺$呢找個(gè)好的崗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分資料并且還在持續(xù)更新中…真誠無償分享vx掃描下方二維碼即可加上后會一個(gè)個(gè)給大家發(fā)