它使用创新的内存管理技术和动态批处理策略解决了

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Qdrant 简介示例。图片来源：本地快速入门 – Qdrant

服务
您的应用程序的一个重要组件是 LLM 的高性能推理和服务引擎，它支持广泛的计算资源，例如 GPU、TPU、XPU 等。这些工具还支持支持 OpenAI 的服务器，允许您使用 OpenAI API 无缝访问所服务的模型。

10. 法学硕士
vLLM是一个强大的开源库，旨在高效推理和服务大型语言模型。 LLM 部 突尼斯电话数据 署的挑战，例如高内存消耗和计算成本。

vLLM 的最佳功能之一是其 PagedAttention 算法，可显着提高性能并减少内存浪费。它的性能比面夹变压器等传统解决方案高出 24 倍。

vLLM 快速入门示例

vLLM 快速入门示例。图片来源：快速入门 - vLLM

11. BentoML
BentoML是一个用于构建和服务 LLM 的 Python 库，与 vLLM 相比，它为开发 AI 应用程序提供了更多的自定义选项。包括 BentoCloud，这是一项托管服务，可让您轻松在云中部署和监控模型，并提供免费套餐可供使用。

BentoML 可自动执行许多复杂的模型部署步骤，从而显着减少将模型从开发转移到生产所需的时间。

BentoML 快速入门代码

BentoML 快速入门代码。图片来源：快速入门 - BentoML

部署
您可以将 LLM 直接部署到云端，也可以创建集成的 AI 应用程序，然后进行部署。为此，您可以选择任何主要的云服务提供商。然而，以下工具是专门为LLM和AI部署而设计的，并提供更简单、更高效的部署功能。

12. 推理端点
如果您是 Hugging Face 生态系统的粉丝，您一定会喜欢Hugging Face Inference Endpoints 。此部署服务允许您从 Cara Abrazada 模型中心提供任何模型（包括私有模型）以供生产使用。只需选择您的云服务提供商和计算机类型，几分钟之内，您的模型就可以使用了。