大模型部署工具该怎么挑选呢？

Question

现在部署大模型都是使用什么工具呢？
我之前使用fastchat部署，但是fastchat有将近大半年没有出新版本了。最近看很多大模型也用ollma，vllm等工具部署openai的api服务，不知道现在大家都在用什么，说一下优点吧。

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

部署大型语言模型（LLM）的工具和平台在当前AI领域中非常关键，因为它们为大模型的实际运用提供了必要的桥梁。具体分析如下：

1. 综合部署与服务管理平台

   • Ollama：高度定制化服务，强大的集成能力，以及实时优化和调整。
   • LM Studio：提供图形用户界面，预训练模型库丰富，支持团队协作工具。
   • Ray Serve：具有分布式架构，框架无关，易于扩展。

2. 模型推理优化工具

   • TensorRT-LIm：专为NVIDIA GPU优化，降低延迟，提升吞吐量。
   • FasterTransformer：针对Transformer模型专优，支持多种硬件，高效率的推理。
   • DeepSpeed-MII：超大规模模型支持，资源优化，易于集成。

3. 专用/特定任务模型部署框架

   • H2OGPT：针对特定业务场景优化，提供特定领域解决方案。
   • PrivateGPT：适用于需要高度隐私保护的部署环境。

4. 通用的机器学习和深度学习库

   • PyTorch Transformer库：提供广泛的模型支持和开发工具，便于访问、训练和部署各种预训练模型。

5. 特定语言实现

   • llama.cpp：针对C/C++语言优化，提供更好的性能和系统集成能力。

总的来说，在选择部署工具时，应考虑模型的大小、预期的应用场景、所需的集成级别、系统兼容性、性能需求等因素。例如，如果需要在本地服务器上部署大型模型并提供持续的服务，可能需要一个如Ollama或LM Studio这样的综合部署与服务管理平台。如果重点是提高模型的推理速度和效率，那么选择如TensorRT-LIm或FasterTransformer这样的模型推理优化工具可能更加合适。