有几个框架和库支持大型语言模型 (LLM) 的训练和推理，每个都为模型生命周期的不同阶段提供独特的功能。 最常用的工具包括 PyTorch、TensorFlow、JAX、Hugging Face Transformers 以及诸如 DeepSpeed 和 vLLM 之类的专用优化库。 这些框架解决了诸如分布式训练、内存效率和高性能推理等挑战。 让我们分解一下它们的角色和用例。
对于训练 LLM，PyTorch 和 TensorFlow 是基础。PyTorch 因其动态计算图而备受青睐，这简化了调试和实验。 它的生态系统包括用于分布式训练的 PyTorch Lightning 和用于内存高效扩展的完全分片数据并行 (FSDP) 等库。 TensorFlow 虽然如今在研究领域不那么占主导地位，但在生产流水线中仍然很强大，尤其是在 TensorFlow Extended (TFX) 和 TPU 支持方面。 JAX 虽然不太主流，但因其可组合的函数转换（例如，jit，pmap）和可扩展性而受到越来越多的关注，使其成为优化底层操作的研究人员的理想选择。 Hugging Face Transformers 之类的库抽象了模型实现，提供预训练模型（例如，BERT、GPT-2）和训练实用程序，而 DeepSpeed 提供 ZeRO 优化和模型并行性，以减少分布式训练期间的内存开销。
对于推理，框架优先考虑延迟和吞吐量。 TensorFlow Serving 和 PyTorch 的 TorchServe 侧重于部署，提供模型版本控制和批处理。 诸如 vLLM 之类的专用工具使用诸如 PagedAttention 之类的技术来最大化 GPU 内存利用率，从而实现 LLaMA 等模型的高吞吐量。 ONNX Runtime 和 NVIDIA 的 TensorRT 通过量化和内核融合来优化推理，从而减少计算需求。 Hugging Face 的 Pipelines API 简化了常见任务的推理，而云服务（AWS SageMaker、Google Vertex AI）提供托管端点。 每个工具都平衡了易用性、硬件兼容性和性能，使开发人员可以根据部署需求进行选择。
总之，框架的选择取决于任务：用于灵活训练的 PyTorch 和 JAX，用于访问可访问模型的 Hugging Face，以及用于优化推理的 vLLM 或 TensorRT。 在生产流水线中，组合使用这些工具（例如，使用 PyTorch + DeepSpeed 进行训练，并使用 vLLM 进行部署）很常见。 了解它们的优势可以帮助开发人员为 LLM 开发构建高效的工作流程。