提升企業推論效率：選擇最適合的 LLM Inference Service

提升企業推論效率：選擇最適合的 LLM Inference Service

在數位轉型浪潮下，企業對於大型語言模型（LLM）的需求正急劇增加。從客服自動化到內容生成，再到數據分析與決策支持，LLM 正在成為企業智能化的重要基礎。然而，要讓這些強大的 AI 模型發揮最大效能，企業不僅需要強大的計算資源，更需要一個高效、穩定的推論方案，確保 LLM 運行流暢，避免高延遲對用戶體驗造成影響。

企業 AI 應用的挑戰：LLM 推論的瓶頸

圖1：企業應用LLM可能在推論階段遇到速度過慢、計算資源消耗高及難以支援高併發的瓶頸；偲倢科技整理製圖
 

• 推論速度過慢：當用戶輸入問題時，AI 回應需時 5 秒以上，嚴重影響即時交互體驗。

 

• 計算資源消耗高：傳統推論方法可能導致 GPU/CPU 負載過大，提高運營成本。

 

• 難以支援高併發：當大量用戶同時請求 AI 服務時，系統可能出現延遲或無法處理的情況。

 

這些問題使得企業在部署 AI 產品時，必須尋找一種既能提升推論效率，又能降低運行成本的解決方案，而這正是 LLM Inference Service（LLM 推論服務）存在的價值。

LLM Inference Service 如何解決推論效率問題？

1. 什麼是 LLM Inference Service？

LLM 推論服務專為提升推論速度、降低計算資源消耗而設計，透過專門技術來優化 LLM 的運行方式，使其能夠更快、更穩定地提供 AI 服務。這些技術包含：

• 動態批次處理（Dynamic Batching）：增強並發能力，提高吞吐量。

• 記憶體優化技術（如 PagedAttention）：減少推論過程中的記憶體佔用，支援長文本處理。

• 專為 GPU 加速的架構設計：最大化 GPU 的運行效率，降低推論延遲
   

2. LLM Inference Service 的主流選擇

在選擇 LLM 推論方案時，市面上有許多工具可供選擇。我們整理了三個知名度較高的推論框架：Ollama、vLLM、SGLang，它們各有特色，適合不同的業務需求。
 

• Ollama：如果您需要快速啟動 LLM，進行原型開發或內部測試，Ollama 支援 CPU/GPU 硬體，內建量化模型能降低顯存需求，非常適合快速啟動本地 LLM 應用，即使設備資源有限也能輕鬆部署。

• vLLM：當您的業務需要支援大規模請求、高併發處理，vLLM 作為高效推論框架，支援 Hugging Face 模型格式，具備多卡多機分布式能力，專為處理大量高併發請求設計，確保高吞吐、低延遲表現。

• SGLang：針對多模態 AI 任務，SGLang 支援異構硬體，能處理更複雜的資料流，適合需要擴展性的企業 AI 應用場景。
   

圖2：推論框架比較-Ollama, vLLM 和 SGLang；偲倢科技整理製圖
 

該怎麼選？

- 如果想快速啟動本地 LLM 應用 👉 Ollama
- 如果追求高性能推論服務（如 API 批次請求） 👉 vLLM
- 如果要開發複雜的多模態 AI 任務（如圖文、OCR） 👉 SGLang

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