資料內(nèi)容：

各框架詳細對?分析 
 

1. Hugging Face transformers 
 

框架簡介： 不僅僅是框架，更是?態(tài)系統(tǒng)的基礎。提供了加載、運?和訓練Transformer模型的Python API，是
所有其他框架（TGI, vLLM等）通常需要兼容的“事實標準”?？蚣軆?yōu)點：
模型庫最全： ?持數(shù)以萬計的預訓練模型，是模型分發(fā)的中?。
API標準： 其 AutoModel 、 AutoTokenizer 等API已成為?業(yè)標準。
靈活性極?： ?便?于研究、實驗和模型微調(diào)。
 

框架缺點：
原?推理效率低： 其 pipeline 或 model.generate 接?本?未做深度優(yōu)化，吞吐量低。
??產(chǎn)級服務功能： 需要??構建Web服務器、批處理、監(jiān)控等。
框架適?場景： 模型實驗、原型驗證、微調(diào)訓練。是所有應?的起點。
框架經(jīng)典?途： 在Jupyter Notebook中快速測試?個新模型的效果。
框架成熟度： 極?，是?態(tài)的基?。
 

2. vLLM 
 

框架簡介： 由加州伯克利?學團隊開發(fā)的?吞吐、易?的?模型推理和服務引擎。核?創(chuàng)新是
PagedAttention。
框架優(yōu)點：
?吞吐量： PagedAttention極?減少了KV Cache的內(nèi)存浪費，在批處理場景下性能卓越。
易?性好： 安裝部署相對簡單，與HuggingFace模型完美兼容。
持續(xù)活躍： 開發(fā)??；钴S，不斷加?新模型和特性（如量化?持）。
框架缺點：
早期對模型的?些特殊?法（如修改注意?機制）?持不夠靈活，但現(xiàn)在已?幅改善。
框架適?場景： ?并發(fā)在線服務、批量?本?成任務。
框架經(jīng)典?途： 為多個??提供并發(fā)的ChatGPT式API服務。
框架成熟度： ?常?，被眾多公司?于?產(chǎn)環(huán)境。