对比评测：不同推理引擎的资源占用
在大模型微服务化改造过程中，选择合适的推理引擎是关键环节。本文将对比几种主流推理引擎在相同负载下的资源占用情况，为DevOps工程师提供实践参考。
测试环境配置
- 服务器配置：Intel Xeon E5-2678 v4, 128GB RAM, 200GB SSD
- 模型：Llama-2-7B
- 测试工具：wrk, docker stats, Prometheus
测试方法
使用以下脚本进行负载测试：
# 启动不同推理引擎容器
# vLLM
sudo docker run -d --name vllm -p 8000:8000 \
--gpus all vllm/vllm-openai:v0.2.0 \
--host 0.0.0.0 --port 8000
# TensorRT-LLM
sudo docker run -d --name trt-llm -p 8001:8000 \
--gpus all nvcr.io/nvidia/tensorrt-llm:23.09 \
--host 0.0.0.0 --port 8001
# 测试脚本
wrk -t4 -c100 -d30s http://localhost:8000/v1/completions
监控指标收集
docker stats --no-stream vllm trt-llm > resource_usage.log
测试结果对比
| 引擎 | CPU占用率 | 内存占用 | GPU内存占用 |
|---|---|---|---|
| vLLM | 85% | 12GB | 14GB |
| TRT-LLM | 78% | 15GB | 12GB |
实践建议
根据监控数据，vLLM在CPU效率方面表现更优，而TRT-LLM在GPU内存占用上更具优势。在微服务治理中，应结合具体业务场景进行选择。
注意：请确保在容器化环境中进行测试，并配置合适的资源限制，避免影响其他服务正常运行。
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