Сравнительный анализ инструментов для развёртывания больших языковых моделей

Аннотация

Тарабаева И.В., Балабан А.Д. Сравнительный анализ инструментов для развёртывания больших языковых моделей.В статье представлен сравнительный анализ трёх популярных инструментов для развёртывания больших языковых моделей: LM Studio, Text Generation Inference и vLLM. Рассмотрены основные характеристики, преимущества и недостатки каждого инструмента, включая производительность, поддержку многозадачности и потребление видеопамяти. Исследования показали, что vLLM демонстрирует наилучшую производительность в условиях высоких нагрузок, в то время как Text Generation Inference подходит для средних задач с низкой задержкой. LM Studio является хорошим решением для небольших проектов, требующих экономного использования ресурсов. Выбор инструмента зависит от специфики проекта и доступных вычислительных мощностей.

Введение

В последние годы большие языковые модели(large language model, LLM) стали важнейшим компонентом современных решений в области обработки естественного языка. Эти модели представляют собой мощные инструменты, способные решать широкий спектр задач, от генерации текста и ответов на вопросы до анализа настроений и автоматизированного перевода. Широкое применение LLM обусловлено их способностью обрабатывать тексты с высоким уровнем точности и создавать естественные, человекоподобные ответы, что делает их незаменимыми в таких областях, как поддержка клиентов, маркетинг, автоматизация деловых процессов и даже медицина.

Тем не менее, работа с большими языковыми моделями требует значительных вычислительных ресурсов, что создает серьёзные технические и инфраструктурные вызовы. Развёртывание LLM — процесс сложный, ресурсоёмкий и требует использования специализированных инструментов для оптимизации производительности. Появление специализированных решений для развёртывания LLM значительно упростило работу с такими моделями, предложив пользователям различные подходы к настройке и интеграции.

Цель данной работы – провести сравнительный анализ трёх популярных инструментов для развёртывания больших языковых моделей: LM Studio, Text Generation Inference и vLLM. Каждый из этих инструментов представляет собой уникальное решение, предоставляющее разработчикам и исследователям специфический набор возможностей и преимуществ.

Актуальность темы обусловлена тем, что для компаний и исследовательских команд выбор подходящего инструмента для развёртывания LLM является важным фактором, влияющим на конечную производительность и экономическую эффективность проекта. В условиях, когда модели становятся всё более сложными, а их задачи — всё более ресурсоёмкими, правильный выбор инструмента позволяет значительно снизить затраты и повысить скорость разработки.

Описание инструментов для развёртывания LLM

Рассмотрим основные характеристики популярных инструментов для развёртывания больших языковых моделей: LM Studio, Text Generation Inference и vLLM. Эти решения предлагают различные подходы к интеграции и управлению LLM, ориентированные на различные сценарии использования и потребности разработчиков.

LM Studio

LM Studio[1] представляет собой универсальную платформу для развёртывания, тестирования и управления большими языковыми моделями, разработанную с упором на простоту использования. Благодаря интуитивному интерфейсу пользователи могут развертывать модели и настраивать параметры без глубоких технических знаний.

Платформа поддерживает популярные открытые модели, что позволяет работать с различными архитектурами в зависимости от задачи. LM Studio также предлагает удобный графический интерфейс, позволяющий выбирать параметры моделей, настраивать вывод и конфигурацию, что делает платформу отличным выбором для быстрого тестирования LLM в приложениях.

Для интеграции с другими системами в LM Studio реализована поддержка REST API и OpenAI-совместимый API, что позволяет разработчикам легко подключать языковые модели к существующей инфраструктуре. Несмотря на оптимизацию для локального развертывания, платформа также поддерживает работу на GPU для повышения производительности, что особенно полезно при работе с большими моделями и значительными объёмами данных.

Text Generation Inference

Text Generation Inference[2, 3] – это мощное решение, разработанное компанией Hugging Face для развёртывания и использования языковых моделей. Этот инструмент взаимодействует с Hugging Face Hub, благодаря чему разработчики могут легко разворачивать модели из коллекции Hugging Face и работать с ними через оптимизированные API.

Одним из главных преимуществ Text Generation Inference является бесшовная интеграция с Hugging Face Hub, где доступно множество предобученных моделей, что значительно упрощает доступ к проверенным решениям и экономит время на начальных этапах разработки.

Кроме того, Text Generation Inference разработан с учётом высокой нагрузки и способен эффективно масштабироваться, оптимизируя использование ресурсов на серверах с GPU. Это даёт возможность командам эффективно распределять вычислительные мощности, улучшая общую производительность. Система также предоставляет гибкость в настройке параметров, позволяя адаптировать модель под конкретные задачи и обеспечивая возможность точной подстройки.

vLLM

vLLM[4, 5] – это специализированный фреймворк для развертывания и оптимизации вывода больших языковых моделей, разработанный для повышения производительности и эффективного использования вычислительных ресурсов. Архитектура vLLM позволяет максимально задействовать мощности CPU и GPU, что особенно важно для высоконагруженных приложений и систем с ограниченными ресурсами.

Фреймворк обеспечивает высокую производительность и минимизацию задержек за счёт оптимизированных алгоритмов, которые ускоряют время отклика и увеличивают скорость генерации текста. Это делает vLLM подходящим выбором для задач с высокой вычислительной нагрузкой. Также поддерживается распределение вычислений, что позволяет масштабировать задачи горизонтально и распределять нагрузку на несколько GPU, обеспечивая возможность обработки большего числа запросов одновременно. Это преимущество особенно ценно для крупных проектов, которым требуется стабильная производительность под высокой нагрузкой.

Методология и результаты сравнительного анализа

Проведен сравнительный анализ инструментов для развертывания больших языковых моделей. Тестирование проводилось на видеокарте NVIDIA RTX 3050 с 8 ГБ видеопамяти, при этом для всех инструментов использовалась модель Llama-3.2-1B-Instruct, подвергнутая квантованию до FP16.

В целях оценки производительности каждого инструмента были проведены тесты с использованием двух типов запросов (коротких и длинных) и разного количества запросов (от одного до ста), что позволило выявить, как каждый инструмент справляется с различной нагрузкой. Результаты тестов синхронной и асинхронной отправки запросов приведены в таблицах 1 и 2 и дополнительно проиллюстрированы на рисунках 1 и 2 соответственно.

Таблица 1 показывает время отклика при синхронной отправке запросов для каждого инструмента, отражая значительное увеличение времени отклика у LM Studio при больших объёмах запросов. На рисунке 1 эти данные представлены графически, что наглядно иллюстрирует сравнительную производительность.

Таблица 1 – Синхронная отправка запросов

	Короткие запросы			Длинные запросы
	1	10	100	1	10	100
LM Studio	2.42 с.	8.11 с.	75.65 с.	12.41 с.	112.35 с.	1099.61 с.
vLLM	1.93 с.	6.13 с.	56.86 с.	8.49 с.	83.04 с.	756.20 с.
Text Generation Inference	0.77 с.	5.46 с.	56.53 с.	9.28 с.	90.95 с.	908.78 с.

Таблица 2 содержит данные времени отклика для асинхронной отправки запросов, демонстрируя, как каждый инструмент справляется с многозадачностью. График на рисунке 2 иллюстрирует эти результаты, показывая, что vLLM снова демонстрирует наилучшую производительность при высокой нагрузке.

Таблица 2 – Асинхронная отправка запросов

Модель	Короткие запросы			Длинные запросы
	1	10	100	1	10	100
LM Studio	1.23 с.	6.88 с.	75.82 с.	11.31 с.	111.03 с.	1095.32 с.
vLLM	0.84 с.	1.01 с.	4.64 с.	8.81 с.	11.14 с.	42.91 с.
Text Generation Inference	1.04 с.	2.23 с.	5.36 с.	9.48 с.	15.97 с.	40.01 с.

Также был проведен анализ потребления видеопамяти каждым из инструментов, результаты которого представлены в таблице 3 и визуализированы на рисунке 3. Этот анализ позволил оценить требования каждого инструмента к оборудованию и выявить их оптимальность для разных сценариев использования.

Таблица 3 – Потребление видеопамяти

Инструмент	Видеопамять, ГБ
LM Studio	2.9
vLLM	6.3
Text Generation Inference	5.5

Проведённый анализ показал, что vLLM является оптимальным инструментом для высоконагруженных приложений, требующих высокой производительности и устойчивости при параллельной обработке запросов. Text Generation Inference также демонстрирует высокие результаты, особенно в задачах средней сложности и на умеренных объёмах нагрузки. LM Studio лучше всего подходит для небольших проектов и сценариев, не требующих интенсивной параллельной обработки запросов и высоких вычислительных ресурсов.

Заключение

В данной работе был проведён сравнительный анализ трёх современных инструментов для развёртывания больших языковых моделей: LM Studio, Text Generation Inference и vLLM. Эти инструменты позволяют использовать большие языковые модели в самых разных сценариях – от экспериментальных проектов и небольших приложений до высоконагруженных систем с распределённой архитектурой.

Анализ показал, что vLLM наилучшим образом справляется с интенсивной параллельной загрузкой, обеспечивая стабильную и высокую производительность для сложных запросов. Этот инструмент подходит для задач с высокой многозадачностью и значительной нагрузкой, где требуется высокая устойчивость и оптимизация под массовую обработку запросов. Text Generation Inference показал себя эффективным для приложений, требующих низкой задержки на короткие запросы при умеренной нагрузке, что делает его оптимальным для работы с небольшими и средними объёмами запросов. LM Studio продемонстрировал экономное потребление видеопамяти и подходит для решений с ограниченными ресурсами или небольшими объёмами данных, хотя уступает по производительности в условиях высокой нагрузки.

Выбор оптимального инструмента зависит от конкретных требований проекта: от желаемого уровня многозадачности до доступных вычислительных ресурсов. Проведённый анализ и рекомендации могут помочь разработчикам и инженерам принять взвешенное решение, адаптированное под нужды приложения, и более эффективно развернуть большие языковые модели в условиях различных сценариев эксплуатации.

Литература

1. Discover LM Studio: An Easy Introduction to Running AI Models Locally [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://medium.com/@omkamal/discover-lm-studio-an-easy-introduction-to-running-ai-models-locally-674c58339f4b
2. Understanding Text Generation Interface (TGI) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://medium.com/@premsaig1605/deciphering-the-giants-a-comprehensive-comparison-of-text-generation-interface-tgi-and-vllm-26da3976d0e9
3. Hugging Face AI Models in Natural Language Processing [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://medium.com/brainscriblr/hugging-face-ai-models-in-natural-language-processing-8f474fe531b3
4. How to Use vllm: A Comprehensive Guide in 2024 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://hyscaler.com/insights/vllm-virtual-large-language-model/
5. VLLM List Models Explained: A Comprehensive Guide [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://blogs.novita.ai/unveiling-vllm-list-models-a-comprehensive-guide/