LLM ఇన్‌ఫరెన్స్ ఇంజిన్‌ల వివరణ: llama.cpp, vLLM, SGLang, mistral.rs, PyTorch మరియు LiteRT-LM

ఒక మోడల్ ఫైల్ దానంతట అది ఏమీ చేయదు. అది సంఖ్యల యొక్క ఒక పెద్ద కుప్ప, మరియు వేరొక ప్రోగ్రామ్ ఆ సంఖ్యలను లోడ్ చేయాలి, టెక్స్ట్‌ను ఇన్‌పుట్‌గా అందించాలి మరియు సమాధానాలను పొందాలి. ఆ ప్రోగ్రామ్‌ను ఇన్‌ఫరెన్స్ ఇంజిన్అంటారు, మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడం అనేది దాదాపు మోడల్‌ను ఎంచుకున్నంత ముఖ్యమైన విషయం.

ఈ రోజు నవంబర్ 12, 2026. పెయిడ్ AI సర్వీస్‌లు చేయగలిగిన పనులకు ఓపెన్ మోడల్స్ ఇప్పుడు చాలా చేరువయ్యాయి, మరియు గోప్యత, ఖర్చు లేదా ఆఫ్‌లైన్ ఉపయోగం కోసం అనేక బృందాలు వాటిని తమ స్వంత హార్డ్‌వేర్‌పై రన్ చేయాలనుకుంటున్నాయి. అప్పుడు వారు కొన్ని వింత పేర్ల జాబితాను చూస్తారు: llama.cpp, vLLM, SGLang, mistral.rs, PyTorch, LiteRT-LM. ఈ టూల్స్ సమూహాన్ని ఏమని పిలుస్తారు, వీటిలో ప్రతి ఒక్కటి ఎందుకు ఉన్నాయి, మరియు మన ఉదాహరణ ఇంజనీర్ రోహిత్ వేటిని ఎప్పుడు ఎంచుకుంటాడో ఈ పోస్ట్ వివరిస్తుంది.

ఈ టూల్స్‌ను మనం ఏమని పిలుస్తాము

వీటి సాధారణ పేరు LLM ఇన్‌ఫరెన్స్ ఇంజిన్‌లు. వీటిని మోడల్ రన్‌టైమ్‌లు, సర్వింగ్ ఇంజిన్‌లు లేదా సర్వింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు అని పిలవడం కూడా మీరు చూస్తారు. కొన్ని శీఘ్ర నిర్వచనాలు:

• ఇన్‌ఫరెన్స్ అంటే శిక్షణ పొందిన మోడల్‌ను ఉపయోగించి సమాధానాలను రూపొందించడం. శిక్షణ మోడల్‌కు నేర్పుతుంది; ఇన్‌ఫరెన్స్ అంటే దానిని ప్రశ్నలు అడగడం.
• సర్వింగ్ అంటే సాధారణంగా ఒక HTTP API రూపంలో మోడల్‌ను ఒక సర్వీస్‌గా రన్ చేయడం, తద్వారా చాలా మంది వినియోగదారులు లేదా యాప్‌లు ఒకేసారి దాన్ని ఉపయోగించుకోవచ్చు.
• రన్‌టైమ్ అనేది CPU, GPU లేదా ఫోన్ చిప్‌పై గణనలను చేసే లో-లెవల్ కోడ్.

జాబితాలోని మొత్తం ఆరు టూల్స్ ఒకే మోడల్ వెయిట్స్‌ను తీసుకుని వాటిని సమాధానాలుగా మారుస్తాయి. అవి ఎక్కడ ఉత్తమంగా రన్ అవుతాయి (ల్యాప్‌టాప్, పెద్ద GPU సర్వర్ లేదా ఫోన్), ఒకేసారి ఎంత మంది వినియోగదారులను నిర్వహిస్తాయి మరియు వాటికి ఎంత మెమరీ అవసరం అనే విషయంలో అవి భిన్నంగా ఉంటాయి.

ఇంజిన్ ఎందుకు అంత ముఖ్యం

ఇంజిన్‌పై ఆధారపడి అదే మోడల్ వేగంగా లేదా చాలా నెమ్మదిగా అనిపించవచ్చు. మూడు విషయాలు దీనిని నిర్ణయిస్తాయి:

1. మెమరీ. ఒక మోడల్ RAM లేదా GPU మెమరీలో సరిపోవాలి. కొన్ని ఇంజిన్‌లు క్వాంటైజేషన్కు మద్దతు ఇస్తాయి, ఇది సంఖ్యలను తక్కువ బిట్‌లతో (ఉదాహరణకు 16 బిట్‌లకు బదులుగా 4 బిట్‌లు) నిల్వ చేస్తుంది. మోడల్ దాదాపు మూడు నుండి నాలుగు రెట్లు చిన్నదిగా మారుతుంది మరియు నాణ్యతలో స్వల్ప నష్టంతో తక్కువ ధర హార్డ్‌వేర్‌పై రన్ అవుతుంది.
2. త్రూపుట్. ఇది చాలా మంది వినియోగదారుల కోసం కలిపి ఇంజిన్ సెకనుకు ఎన్ని సమాధానాలను అందించగలదో తెలియజేస్తుంది. సర్వర్ ఇంజిన్‌లు కంటిన్యూయస్ బ్యాచింగ్ (కొత్త అభ్యర్థనలు తమ వంతు కోసం వేచి ఉండటానికి బదులుగా రన్ అవుతున్న బ్యాచ్‌లో చేరడం) వంటి పద్ధతులను ఉపయోగించి GPUని బిజీగా ఉంచుతాయి.
3. లేటెన్సీ. ఒక వినియోగదారు మొదటి పదాన్ని ఎంత త్వరగా చూడగలరో ఇది తెలియజేస్తుంది. చాట్ విషయానికి వస్తే సాధారణ త్రూపుట్ కంటే ఇది చాలా ముఖ్యమైనది.

తప్పుడు ఎంపిక ఖరీదైనదిగా మారవచ్చు. రోహిత్ ఖరీదైన GPUని అద్దెకు తీసుకుని కూడా కొద్దిమంది వినియోగదారులకు మాత్రమే సేవలు అందించగలగవచ్చు, లేదా ల్యాప్‌టాప్‌లో అస్సలు సరిపోని మోడల్‌ను లోడ్ చేయడానికి ప్రయత్నించవచ్చు.

ఆరు ఇంజిన్‌లు, ఒక్కొక్కటిగా

llama.cpp: దాదాపు ఎక్కడైనా రన్ అవుతుంది

llama.cpp అనేది సాధారణ హార్డ్‌వేర్‌పై మోడల్‌లను రన్ చేయడానికి రూపొందించబడిన C మరియు C++ ఇంజిన్. ఇది తన స్వంత ఫైల్ ఫార్మాట్ అయిన GGUFను ఉపయోగిస్తుంది, ఇది క్వాంటైజ్ చేసిన మోడల్‌ను ఒకే ఫైల్‌లోకి ప్యాక్ చేస్తుంది. ఇది సాధారణ CPUలు, Apple Silicon, NVIDIA మరియు AMD GPUలతో పాటు మరిన్నింటిపై రన్ అవుతుంది. Ollama మరియు LM Studio వంటి ప్రసిద్ధ డెస్క్‌టాప్ టూల్స్ దీనిపైనే నిర్మించబడ్డాయి.

ఆచరణాత్మక ఉదాహరణ. రోహిత్ క్లయింట్ ఒప్పందాలను సమీక్షించే ఒక కన్సల్టెంట్ మరియు వాటిని పబ్లిక్ చాట్‌బాట్‌లో పేస్ట్ చేయలేడు. llama.cpp తో అతను తన ల్యాప్‌టాప్‌లో పూర్తిగా ఆఫ్‌లైన్‌లో ఒక చిన్న క్వాంటైజ్డ్ మోడల్‌ను రన్ చేస్తాడు, మరియు సిస్టమ్ నుండి ఎటువంటి టెక్స్ట్ బయటకు వెళ్లకుండానే పత్రాలను సారాంశం చేస్తాడు.

# Start a local OpenAI-compatible server on port 8080
llama-server -m ./models/example-model-Q4_K_M.gguf --port 8080

vLLM: GPU సర్వర్‌ల కోసం ప్రధాన ఇంజిన్

vLLM అనేది ఒకేసారి చాలా మంది వినియోగదారులకు GPUలలో మోడల్‌లను సర్వ్ చేయడానికి ఉద్దేశించిన Python ఇంజిన్. దీని ముఖ్య ఆలోచన PagedAttention. సమాధానం ఇచ్చే సమయంలో, మోడల్ మునుపటి టోకెన్‌ల స్క్రాచ్‌ప్యాడ్‌ను నిర్వహిస్తుంది, దీనిని KV cacheఅంటారు. ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ మెమరీని నిర్వహించే విధంగానే vLLM ఆ స్క్రాచ్‌ప్యాడ్‌ను చిన్న చిన్న పేజీలలో నిల్వ చేస్తుంది, తద్వారా చాలా తక్కువ GPU మెమరీ వృథా అవుతుంది మరియు ఒకే సమయంలో చాలా ఎక్కువ అభ్యర్థనలు సరిపోతాయి. కంటిన్యూయస్ బ్యాచింగ్‌తో కలిపి, ఇది ఒకే GPU అనేక మంది వినియోగదారులకు సేవలను అందించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

ఆచరణాత్మక ఉదాహరణ. రోహిత్ కంపెనీ అయిన Acme, 300 మంది సిబ్బంది కోసం ఒక అంతర్గత అసిస్టెంట్‌ను కోరుకుంటోంది. ప్రతి ప్రశ్నకు పెయిడ్ APIని కాల్ చేయడం ఖరీదైనదిగా మారుతోంది, మరియు కొంత డేటా సంస్థలోనే ఉండాలి. రోహిత్ ఒక GPU సర్వర్‌పై vLLMని సెటప్ చేస్తాడు, మరియు ఇది OpenAI-అనుకూల APIని అందించడం వల్ల, ప్రస్తుత చాట్ యాప్‌కు కేవలం కొత్త బేస్ URL మాత్రమే అవసరం అవుతుంది.

vllm serve example-org/example-model --port 8000

SGLang: ఏజెంట్లు మరియు పునరావృత ప్రాంప్ట్‌ల కోసం వేగవంతమైనది

SGLang అనేది మరొక అధిక-పనితీరు గల సర్వింగ్ ఇంజిన్. సుదీర్ఘమైన సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్, భాగస్వామ్య పత్రం లేదా చాట్ యొక్క మునుపటి సంభాషణల వంటి ఒకే ప్రారంభాన్ని అనేక అభ్యర్థనలు పంచుకున్నప్పుడు ఇది అద్భుతంగా పనిచేస్తుంది. దీని RadixAttention ఆ భాగస్వామ్య భాగాలను కాష్‌లో ఉంచి, వాటిని మళ్లీ లెక్కించడానికి బదులుగా తిరిగి ఉపయోగిస్తుంది. ఇది స్ట్రక్చర్డ్ అవుట్‌పుట్కు కూడా బలమైన మద్దతును అందిస్తుంది, అంటే సమాధానాలు సరైన JSON లేదా స్థిరమైన ఫార్మాట్‌కు మాత్రమే పరిమితం చేయబడతాయి.

ఆచరణాత్మక ఉదాహరణ. రోహిత్ సపోర్ట్-టికెట్ ట్రయాజ్ ఏజెంట్‌ను నిర్మిస్తాడు. ప్రతి టికెట్ అదే 3,000-పదాల పాలసీ డాక్యుమెంట్‌తో పంపబడుతుంది, మరియు మోడల్ కేటగిరీ, ప్రాధాన్యత వంటి JSON ఫీల్డ్‌లతో ప్రత్యుత్తరం ఇవ్వాలి. SGLang టికెట్‌ల అంతటా కాష్ చేయబడిన పాలసీ భాగాన్ని తిరిగి ఉపయోగిస్తుంది మరియు అవుట్‌పుట్‌ను అతని కోడ్ పార్స్ చేయగల ఆకృతిలో ఉంచుతుంది.

python -m sglang.launch_server --model-path example-org/example-model --port 30000

mistral.rs: Rust ఉపయోగించే బృందాల కోసం ఒక Rust ఇంజిన్

mistral.rs అనేది Rust లో వ్రాయబడిన, కమ్యూనిటీ నిర్మిత ఇన్‌ఫరెన్స్ ఇంజిన్. ఆ పేరు ఉన్నప్పటికీ, ఇది Mistral AI కంపెనీ యొక్క అధికారిక ఉత్పత్తి కాదు, మరియు ఇది అనేక మోడల్ కుటుంబాలను రన్ చేస్తుంది. ఇది క్వాంటైజేషన్, OpenAI-అనుకూల సర్వర్‌కు మద్దతు ఇస్తుంది మరియు ఒక Rust ప్రోగ్రామ్ లోపల లైబ్రరీగా ఉపయోగించవచ్చు. Rust మెమరీ భద్రతను మరియు నిర్వహించడానికి ఎలాంటి Python వాతావరణం అవసరం లేని ఒకే కంపైల్డ్ బైనరీని అందిస్తుంది.

ఆచరణాత్మక ఉదాహరణ. రోహిత్ బృందం వద్ద Rust లో వ్రాయబడిన లాగ్-విశ్లేషణ టూల్ ఉంది, ఇది Python ఇన్‌స్టాల్ చేయడానికి అనుమతి లేని లాక్ చేయబడిన సర్వర్‌లలో రన్ అవుతుంది. mistral.rs తో వారు నేరుగా అదే బైనరీలోకి "ఈ సంఘటనను సారాంశం చేయండి" అనే ఫీచర్‌ను జోడిస్తారు, కాబట్టి డిప్లాయ్ చేయడానికి లేదా ప్యాచ్ చేయడానికి ఎటువంటి అదనపు సర్వీస్ ఉండదు.

ప్లెయిన్ PyTorch: ప్రామాణికమైనది, కానీ రేస్ కారు కాదు

చాలా మోడల్స్ నిర్మించబడే మరియు శిక్షణ పొందే ఫ్రేమ్‌వర్క్ PyTorch. సాధారణ PyTorchతో, తరచుగా Hugging Face Transformers లైబ్రరీ మరియు దాని generate() ఫంక్షన్ ద్వారా మోడల్‌ను రన్ చేయడం దాన్ని ఉపయోగించడానికి అత్యంత ప్రత్యక్ష మార్గం. దీనిని మార్చడం మరియు డీబగ్ చేయడం సులభం, మరియు కొత్త మోడల్‌లు సాధారణంగా మొదట ఇక్కడే పనిచేస్తాయి. ఇది ఎక్కువ మంది వినియోగదారులకు సర్వ్ చేయడానికి ట్యూన్ చేయబడలేదు, కాబట్టి ఇది పై ఇంజిన్‌ల కంటే నెమ్మదిగా ఉంటుంది మరియు ఎక్కువ మెమరీని ఉపయోగిస్తుంది.

ఆచరణాత్మక ఉదాహరణ. ఫైన్-ట్యూన్ చేసిన మోడల్ బాగుందో లేదో రోహిత్ పరీక్షిస్తున్నాడు. అతను దానిని ప్లెయిన్ PyTorchతో నోట్‌బుక్‌లో లోడ్ చేస్తాడు, విభిన్న ప్రాంప్ట్‌లను ప్రయత్నిస్తాడు, కోడ్‌ను మారుస్తాడు మరియు ఫలితాలను పోలుస్తాడు. ఫలితాలు సంతృప్తికరంగా ఉన్నాక, ప్రొడక్షన్ కోసం మోడల్‌ను vLLM లేదా SGLang కి మారుస్తాడు.

Google యొక్క LiteRT-LM: ఫోన్‌లో మోడల్‌లు

LiteRT అనేది Google యొక్క ఆన్-డివైస్ రన్‌టైమ్, ఇది TensorFlow Lite యొక్క కొత్త పేరు. ఫోన్‌లు, బ్రౌజర్‌లు మరియు చిన్న ఎడ్జ్ డివైజ్‌లలో Gemma వంటి లాంగ్వేజ్ మోడల్‌లను రన్ చేయడానికి LiteRT-LM అనేది దాని లేయర్. ఇది పరిమిత మెమరీ, బ్యాటరీ లైఫ్ మరియు మొబైల్ చిప్‌ల కోసం రూపొందించబడింది, మరియు ఇది ఎలాంటి నెట్‌వర్క్ కనెక్షన్ మరియు సర్వర్ బిల్లు లేకుండానే ఒక యాప్ AIని రన్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

ఆచరణాత్మక ఉదాహరణ. తరచుగా సిగ్నల్ లేని ప్రాంతాల్లో ఉండే టెక్నీషియన్ల కోసం రోహిత్ ఫీల్డ్-ఇన్‌స్పెక్షన్ Android యాప్‌ను నిర్మిస్తాడు. LiteRT-LM మరియు ఫోన్‌లోని చిన్న Gemma మోడల్‌తో, యాప్ మాట్లాడిన నోట్స్‌ను ఆఫ్‌లైన్‌లో స్పష్టమైన నివేదికగా మారుస్తుంది, మరియు డేటా ఎప్పుడూ పరికరం నుండి బయటకు వెళ్లదు.

రోహిత్ ఒకదానిని ఎలా ఎంచుకుంటాడు: ఒక సాధారణ నిర్ణయ మార్గదర్శి

దశ 1: మోడల్ ఎక్కడ రన్ అవుతుందో నిర్ణయించుకోండి

ఫోన్ లేదా చిన్న పరికరంలో అయితే, LiteRT-LM తో ప్రారంభించండి. ల్యాప్‌టాప్ లేదా CPU-ఓన్లీ సర్వర్‌లో అయితే, llama.cpp తో ప్రారంభించండి. GPU సర్వర్‌లలో అయితే, vLLM లేదా SGLang లను చూడండి. Rust ప్రోగ్రామ్ లోపల అయితే, mistral.rs ను పరిగణించండి.

దశ 2: వినియోగదారుల సంఖ్యను లెక్కించండి

ఒకరు లేదా కొద్దిమంది వ్యక్తులు: llama.cpp సరళమైనది మరియు సరిపోతుంది. ఒకేసారి డజన్ల కొద్దీ లేదా వందల మంది: vLLM లేదా SGLang, ఎందుకంటే బ్యాచింగ్ మాత్రమే ప్రతి సమాధానానికి అయ్యే ఖర్చును తక్కువగా ఉంచుతుంది.

దశ 3: వర్క్‌లోడ్ స్వభావాన్ని గమనించండి

ఎక్కువ భాగస్వామ్య ప్రాంప్ట్‌లు, ఏజెంట్లు లేదా ఖచ్చితమైన JSON అవుట్‌పుట్ అవసరమైతే SGLang వైపు మొగ్గు చూపండి. సాధారణ చాట్ మరియు API ట్రాఫిక్ అయితే vLLM వైపు మొగ్గు చూపండి. ప్రయోగాలు మరియు పరిశోధనల కోసం అయితే ప్లెయిన్ PyTorch వైపు మొగ్గు చూపండి.

దశ 4: మీ స్వంత హార్డ్‌వేర్‌పై పరీక్షించండి

ప్రచురించబడిన గణాంకాలు GPU, మోడల్ మరియు సెట్టింగ్‌లపై ఆధారపడి ఉంటాయి. నిర్ణయం తీసుకునే ముందు, రెండు ఎంపిక చేసిన ఇంజిన్‌లతో మీ స్వంత మెషీన్‌లో మీ స్వంత ప్రాంప్ట్‌లను రన్ చేయండి మరియు మొదటి పదానికి పట్టే సమయం, సెకనుకు పదాలు మరియు మెమరీ వినియోగాన్ని కొలవండి.

ముగింపు

llama.cpp, vLLM, SGLang, mistral.rs, PyTorch మరియు LiteRT-LM అన్నీ ఒకే ప్రాథమిక పనిని చేస్తాయి: అవి శిక్షణ పొందిన మోడల్‌ను రన్ చేస్తాయి మరియు ఇన్‌పుట్‌ను సమాధానాలుగా మారుస్తాయి. ఆ సమూహాన్ని LLM ఇన్‌ఫరెన్స్ ఇంజిన్‌లు అంటారు. అవి ఎక్కడ రన్ అవుతాయి మరియు ఎవరికి సేవలు అందిస్తాయి అనేది వాటిని వేరు చేస్తుంది: ల్యాప్‌టాప్‌లు మరియు చిన్న సర్వర్‌ల కోసం llama.cpp, బిజీగా ఉండే GPU సర్వర్‌ల కోసం vLLM మరియు SGLang, Rust-నేటివ్ యాప్‌ల కోసం mistral.rs, ప్రయోగాల కోసం PyTorch, మరియు ఫోన్‌లు మరియు ఎడ్జ్ డివైజ్‌ల కోసం LiteRT-LM. మోడల్‌ను ఎంచుకున్నంత జాగ్రత్తగా ఇంజిన్‌ను కూడా ఎంచుకోండి.

ప్రయోజనాలు

• ఓపెన్ మోడల్స్‌ను మీరే స్వయంగా రన్ చేయడం వల్ల సున్నితమైన డేటా సంస్థలోనే ఉంటుంది మరియు పూర్తిగా ఆఫ్‌లైన్‌లో పనిచేయగలదు.
• llama.cpp మరియు mistral.rs లోని క్వాంటైజేషన్ సమర్థవంతమైన మోడల్స్‌ను సాధారణ ల్యాప్‌టాప్‌లలో రన్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
• vLLM మరియు SGLang ఒకే GPU నుండి అనేక మంది వినియోగదారులకు సేవలను అందిస్తాయి, ప్రతి సమాధానానికి అయ్యే ఖర్చును తగ్గిస్తాయి.
• OpenAI-అనుకూల APIలు పెయిడ్ సర్వీస్ నుండి మారడాన్ని కేవలం ఒక చిన్న కోడ్ మార్పుగా చేస్తాయి.
• LiteRT-LM ఎలాంటి సర్వర్ బిల్లు మరియు నెట్‌వర్క్ అవసరం లేకుండానే ఫోన్‌లకు AI ఫీచర్లను తీసుకువస్తుంది.

పరిమితులు

• ప్రతి ఇంజిన్‌కు నేర్చుకోవడానికి దాని స్వంత సెటప్, ఫ్లాగ్‌లు మరియు మోడల్ ఫార్మాట్‌లు ఉంటాయి.
• సర్వర్ ఇంజిన్‌లకు సమర్థవంతమైన GPUలు అవసరం, వీటిని కొనడం లేదా అద్దెకు తీసుకోవడం ఖరీదైనది.
• క్వాంటైజ్డ్ మోడల్‌లు కొంత నాణ్యతను కోల్పోతాయి, మరియు ఆ నష్టం మోడల్ మరియు టాస్క్‌ను బట్టి మారుతుంది.
• ప్రతి ఇంజిన్ ప్రతి కొత్త మోడల్‌కు మొదటి రోజే మద్దతు ఇవ్వకపోవచ్చు.
• సెల్ఫ్-హోస్టింగ్ అంటే అప్‌డేట్‌లు, సెక్యూరిటీ ప్యాచెస్ మరియు మానిటరింగ్ బాధ్యత మీదే అవుతుంది.

హెచ్చరిక

ఈ వ్యాసం విద్యా ప్రయోజనాల కోసం మాత్రమే. ఉదాహరణలలోని మోడల్ పేర్లు, పోర్ట్‌లు మరియు పాత్‌లు ప్లేస్‌హోల్డర్‌లు మరియు వాటిని మీ స్వంత వివరాలతో భర్తీ చేయాలి. ఈ ప్రాజెక్ట్‌లు వేగంగా మారతాయి, కాబట్టి మీరు ఇన్‌స్టాల్ చేసే వెర్షన్‌లో ఫీచర్లు, ఫ్లాగ్‌లు మరియు సపోర్ట్ చేసే హార్డ్‌వేర్ మారవచ్చు. ప్రొడక్షన్ నిర్ణయం కోసం ఇక్కడ ఉన్న ఏ సమాచారంపైనైనా ఆధారపడే ముందు అధికారిక డాక్యుమెంటేషన్‌ను తనిఖీ చేయండి మరియు మీ స్వంత హార్డ్‌వేర్‌పై పరీక్షించండి.

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

• LLM ఇన్‌ఫరెన్స్ ఇంజిన్ అంటే ఏమిటి? — ఇది ఒక CPU, GPU లేదా ఫోన్ చిప్‌పై శిక్షణ పొందిన లాంగ్వేజ్ మోడల్‌ను లోడ్ చేసి, సమాధానాలను రూపొందించడానికి దాన్ని రన్ చేసే సాఫ్ట్‌వేర్.
• llama.cpp లేదా vLLM లలో ఏది ఉత్తమమైనది? — రెండింటిలో ఏదీ ప్రతిచోటా ఉత్తమమైనది కాదు: ల్యాప్‌టాప్‌లు మరియు చిన్న సర్వర్‌ల కోసం llama.cpp ఉత్తమమైనది, మరియు GPU సర్వర్‌లలో ఎక్కువ మంది వినియోగదారులకు సేవలను అందించడానికి vLLM ఉత్తమమైనది.
• vLLM మరియు SGLang మధ్య తేడా ఏమిటి? — రెండూ వేగవంతమైన GPU సర్వింగ్ ఇంజిన్‌లే; అభ్యర్థనలు సుదీర్ఘమైన ప్రాంప్ట్‌లను పంచుకున్నప్పుడు లేదా JSON వంటి స్ట్రక్చర్డ్ అవుట్‌పుట్ అవసరమైనప్పుడు SGLang ప్రత్యేకించి శక్తివంతమైనది.
• నేను GPU లేకుండా LLMని రన్ చేయవచ్చా? — అవును, GPUతో పోలిస్తే నెమ్మదిగా ఉన్నప్పటికీ, llama.cpp సాధారణ CPUలపై క్వాంటైజ్డ్ మోడల్‌లను రన్ చేస్తుంది.
• mistral.rs ని Mistral AI రూపొందించిందా? — లేదు, ఇది Rust లో వ్రాయబడిన ఒక ప్రత్యేక కమ్యూనిటీ ప్రాజెక్ట్, ఇది అనేక మోడల్ కుటుంబాలను రన్ చేయగలదు.
• ప్రొడక్షన్‌లో కేవలం PyTorchనే ఎందుకు ఉపయోగించకూడదు? — ప్లెయిన్ PyTorch అనుకూలమైనది కానీ ఎక్కువ మంది వినియోగదారుల కోసం ట్యూన్ చేయబడలేదు, కాబట్టి ప్రత్యేక ఇంజిన్‌లు సాధారణంగా అదే హార్డ్‌వేర్ నుండి మరింత వేగాన్ని అందిస్తాయి.
• LiteRT-LM దేనికి ఉపయోగపడుతుంది? — ఇది నేరుగా ఫోన్‌లు మరియు ఎడ్జ్ డివైజ్‌లలో ఆఫ్‌లైన్‌లో Gemma వంటి లాంగ్వేజ్ మోడల్‌లను రన్ చేయడానికి ఉద్దేశించిన Google యొక్క రన్‌టైమ్.
• క్వాంటైజేషన్ ఏమి చేస్తుంది? — ఇది మోడల్ సంఖ్యలను తక్కువ బిట్‌లతో నిల్వ చేస్తుంది, తద్వారా మోడల్ చాలా తక్కువ మెమరీని ఉపయోగిస్తుంది మరియు నాణ్యతలో స్వల్ప నష్టంతో తక్కువ ధర హార్డ్‌వేర్‌పై రన్ అవుతుంది.

ట్యాగ్‌లు

#llm #inferenceengine #llamacpp #vllm #sglang #mistralrs #pytorch #litertlm #selfhostedai #aiengineering