Лучший способ сжечь бюджет компании на инфраструктуру — запуск LLM в продакшене. Но только если вы не знаете, какой бэкенд использовать и как его настраивать.Проблема в том, что параметры современных нейросетей растут по экспоненте, а обрабатываемый контекст становится все длиннее. Из-за этого операционные расходы на генерацию текста превращаются в главный барьер для масштабирования сервисов. Обслуживать запросы к LLM в десятки раз сложнее и дороже, чем крутить классический поиск по ключевым словам. Чтобы не разориться на счетах и выжать максимум из дорогостоящих GPU, нужен специализированный софт.В этой статье мы подробно сравним три ведущих бэкенда для инференса: vLLM, LMDeploy и экосистему NVIDIA Triton Inference Server в связке с TensorRT-LLM. Мы разберем, как они управляют памятью, какие методы квантования используют и как распределяют запросы, а также оценим результаты их бенчмарков на актуальных архитектурах NVIDIA Hopper и Blackwell. Читать далее