对比分析：不同推理框架兼容性测试
在大模型微服务治理中，推理框架的选择直接影响服务性能和部署效率。本文将对比主流推理框架在实际部署中的表现。
测试环境配置
# 基础环境
CUDA版本: 11.8
Docker版本: 24.0.5
测试模型: LLaMA-2-7B
测试框架对比
1. Hugging Face Transformers + TorchServe
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf", torch_dtype=torch.float16)
2. TensorRT Inference Server
tensorrt-infer --model-path /models/llama2.trt \
--input-batch 1 \
--input-len 512 \
--output-len 128
3. ONNX Runtime + ONNX模型
import onnxruntime as ort
session = ort.InferenceSession("llama2.onnx")
results = session.run(None, {"input": input_data})
性能指标对比
- Transformers: 延迟 1.2s, GPU利用率 85%
- TensorRT: 延迟 0.4s, GPU利用率 95%
- ONNX: 延迟 0.6s, GPU利用率 75%
监控建议
建议通过Prometheus + Grafana监控各框架的QPS、延迟和GPU内存使用率，便于微服务治理决策。
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