vLLM и TGI — это не «какой сервер лучше», а разный профиль нагрузки под одну и ту же модель

vLLM и TGI — это не «какой сервер лучше», а разный профиль нагрузки под одну и ту же модель

Если у вас короткие ответы, много параллельных запросов и важен throughput, vLLM чаще выигрывает за счёт paged attention и агрессивного batching. Когда нужен предсказуемый продовый сервис с жёстче контролируемой схемой деплоя, TGI удобнее: проще описать контейнер, проще интегрировать стриминг и лимиты, меньше сюрпризов в эксплуатации.

Ключевой чек-лист выбора:
— длинный контекст и высокий concurrency: сначала смотрите vLLM;
— стабильный API и понятная интеграция в ML-платформу: часто удобнее TGI;
— если модель тяжёлая и VRAM впритык, квантизация важнее самого фреймворка;
— если latency важнее throughput, тестируйте на одном и том же батче, иначе сравнение бессмысленно.

На практике самый частый провал — сравнивают «на глаз», без одинаковых prompt lengths, max_tokens и числа одновременных запросов. В результате один сервер выглядит быстрее только потому, что ему дали более короткие входы или меньшую нагрузку.

Правильный тест: фиксируете модель, квантизацию, длину контекста, concurrency и токенов на ответ; меряете tokens/sec, p95 latency и число OOM. Если один стек даёт выше throughput, но p95 улетает в потолок, он не подходит для чатов с SLA.