<b>vLLM и TGI ломаются не на модели, а на неправильном режиме нагрузки</b>

<b>vLLM и TGI ломаются не на модели, а на неправильном режиме нагрузки</b>

Если у тебя короткие запросы и высокий параллелизм, vLLM обычно выигрывает за счёт paged attention и агрессивной batching-логики. Когда важна стабильная выдача под очередью, он часто держит выше throughput на одинаковой GPU, особенно на декоде.

TGI сильнее там, где нужен более предсказуемый serving-пайплайн: удобнее управлять генерацией, стримингом и интеграцией в продовый стек. Но если контекст длинный, а запросы идут рывками, узкое место чаще упрётся в KV-cache и политику планировщика, а не в саму модель.

Смотри не на «какой фреймворк лучше», а на три метрики:
— tokens/sec на одной GPU при твоём batch size
— p95 latency на 1, 8 и 32 одновременных запросах
— максимальный рабочий контекст без заметной деградации качества

Если у тебя чат-бот, автодозаполнение и много мелких запросов — сначала тестируй vLLM. Если нужен более контролируемый inference-слой, предсказуемый API и простая эксплуатация в существующей инфраструктуре — чаще удобнее TGI.

Правильный выбор делается не по бренду, а по профилю нагрузки: один и тот же чек на 4090, A10 или A100 может дать противоположный результат.