引言
随着大模型应用落地，如何将 AI 模型高效服务化成为关键挑战。
痛点：
- 推理延迟高，并发能力弱
- 显存利用率低，资源浪费严重
- 缺乏统一 API 标准
- 监控体系不完善
一、推理引擎对比
| 引擎 | 吞吐量 | 显存效率 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| vLLM | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 高并发 LLM |
| TGI | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | 通用 LLM |
| TensorRT-LLM | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | NVIDIA 优化 |
为什么选择 vLLM？
- PagedAttention- 显存利用率提升 4 倍
- 连续批处理-
发布时间：2026/7/7 20:58:15
随着大模型应用落地，如何将 AI 模型高效服务化成为关键挑战。
痛点：
| 引擎 | 吞吐量 | 显存效率 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| vLLM | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 高并发 LLM |
| TGI | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | 通用 LLM |
| TensorRT-LLM | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | NVIDIA 优化 |
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