vLLM与TGI推理框架对比：吞吐与兼容性

vLLM与TGI推理框架对比：吞吐与兼容性概览vLLM 以 PagedAttention 与连续批处理提升吞吐与利用率；提供 OpenAI 风格 API，便于接入。TGI（Text Generation Inference）提供稳定的推理服务与高效批处理，易于与 HuggingFace 生态整合。技术参数（已验证）vLLM：PagedAttention 降低 KV 缓存碎片；支持连续批处理与多并发会话；兼容 OpenAI REST 与流式输出。TGI：支持动态批处理与流式输出；基于 gRPC/HTTP 暴露推理接口；与 Transformers 生态协同良好。并行与部署：两者均支持张量并行/多 GPU；需依据模型参数规模与显存配置调优。特性与适配：vLLM 适合高并发与多租场景；TGI 适合标准化部署与模型管理；均可接入鉴权与配额治理。实战清单按业务并发与延迟目标选择框架；在相同硬件下进行基准对比。统一接口层（如 OpenAI 兼容）便于前端/后端复用；抽象出路由与熔断策略。将推理指标纳入可观测系统；依据吞吐/延迟/错误率自动扩缩容与回滚。