{"id":464796,"date":"2025-06-27T09:00:53","date_gmt":"2025-06-27T09:00:53","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=464796"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=464796","title":{"rendered":"<span>\u042d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 LoRA \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p><strong>LoRA<\/strong> \u2014 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\u0445, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0440\u0430\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0435\u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e, \u0430 \u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441  \u0432\u0435\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043f\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u0430. <\/p>\n<p><strong>MultiLoRA<\/strong> \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441 \u0441 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. <\/p>\n<p>\u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c MultiLoRA-\u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 \u0432 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430\u0445 \u2014 <strong>vLLM<\/strong> \u0438 <strong>TensorRT-LLM<\/strong>. \u0422\u0435\u0441\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0451\u043c \u043d\u0430 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437\u043d\u044b\u0445 Docker-\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0430\u0445, \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u044f, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445, \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0445 \u043a \u043e\u0444\u043b\u0430\u0439\u043d \u0438 \u0430\u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0443.<\/p>\n<h4>\u0418\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441 LoRA<\/h4>\n<p><strong>LoRA<\/strong> \u2014 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u2014 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432: \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e <img decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"m*n\" alt=\"m*n\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b4c\/c9e\/bd8\/b4cc9ebd8cca6d031e6e327f9f874895.svg\" width=\"47\" height=\"13\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b4c\/c9e\/bd8\/b4cc9ebd8cca6d031e6e327f9f874895.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b4c\/c9e\/bd8\/b4cc9ebd8cca6d031e6e327f9f874895.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/> \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435 \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e <img decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"(m+n)*r\" alt=\"(m+n)*r\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/84d\/59c\/a76\/84d59ca76744944615c9ec8d4657e3c8.svg\" width=\"95\" height=\"22\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/84d\/59c\/a76\/84d59ca76744944615c9ec8d4657e3c8.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/84d\/59c\/a76\/84d59ca76744944615c9ec8d4657e3c8.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/> , \u0433\u0434\u0435 <img decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"r\" alt=\"r\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e63\/d7b\/1c1\/e63d7b1c12f1ec3a088ad0274c1b3e66.svg\" width=\"9\" height=\"12\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e63\/d7b\/1c1\/e63d7b1c12f1ec3a088ad0274c1b3e66.svg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e63\/d7b\/1c1\/e63d7b1c12f1ec3a088ad0274c1b3e66.svg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/> \u2014 \u0440\u0430\u043d\u0433 LoRA.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0435 \u0441 LoRA \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b \u0434\u0432\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0417\u0430\u043f\u0435\u043a\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/strong> (\u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 LoRA \u0441 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430\u043c\u0438);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0414\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432<\/strong> \u2014 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0438 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0443 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443, \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u043e\u0439. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0432 \u043a\u043e\u0440\u043f\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c (\u0430 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 &#8212; \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0446\u044b). \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043a\u0443\u0434\u0430 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0445\u043e\u0442\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0435 \u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u043e \u043f\u043e\u0434 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441, \u0447\u0435\u043c \u043f\u043e\u0434 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<p>\u0412\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0435 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438, \u0431\u0435\u0437 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043f\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430: \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 LoRA \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0441 &#171;\u0442\u043e\u043d\u043a\u0438\u043c\u0438&#187; \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u043c\u0438. \u0418\u0437-\u0437\u0430 \u0438\u0445 \u043c\u0430\u043b\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 GPU \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043d\u0438\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0435\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 LoRA-\u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u044b. \u042d\u0442\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<h2>Multilora<\/h2>\n<p>\u0413\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2311.03285\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0432\u044b\u0448\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430<\/a> \u043f\u043e \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432.<br \/>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0432\u0435\u0441\u0430\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0430 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0430 \u0434\u043b\u044f \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 &#8212; Grouped Gemm.<\/p>\n<p>\u0417\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430\u0434 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0439 \u0443\u0442\u0438\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/ae8\/78c\/e19\/ae878ce19fbfb101786a05fa8af9548d.png\" alt=\"\u0421\u0445\u0435\u043c\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f MultiLoRA\" title=\"\u0421\u0445\u0435\u043c\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f MultiLoRA\" width=\"804\" height=\"710\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/ae8\/78c\/e19\/ae878ce19fbfb101786a05fa8af9548d.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/ae8\/78c\/e19\/ae878ce19fbfb101786a05fa8af9548d.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0421\u0445\u0435\u043c\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f MultiLoRA<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p> \u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0432 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430\u0445, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f <strong>vLLM<\/strong> \u0438 <strong>TensorRT-LLM, <\/strong>\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043c\u044b \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u043c \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435.<\/p>\n<h3>\u0424\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432<\/h3>\n<p>\u041c\u044b \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u0443\u044e \u043e\u0431\u0432\u044f\u0437\u043a\u0443, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430 \u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e. \u0418 \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u0443\u044e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c, \u043d\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c time-to-first token, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0430, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e \u0442\u0435\u043c\u0443 <strong>MultiLoRA<\/strong> \u0438 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u044b \u0440\u0430\u0437\u0434\u0443\u043b\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e python \u043e\u0431\u0432\u044f\u0437\u043a\u0438 (\u0431\u0435\u0437 \u044f\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 c++) \u0438\u0437 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 release docker-\u043e\u0432 \u043e\u0431\u043e\u0438\u0445 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432. \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 tensorrt-llm \u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043b\u043e\u0445. <br \/>\u041d\u043e \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0430 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.<\/p>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 &#8212; \u043a\u0430\u043a \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0430 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0432 MultiLoRA \u0441\u0435\u0442\u0430\u043f\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u0442\u0435 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 docker \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 (\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a, \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435, \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442).<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e ultra-fast-realtime \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441, \u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e \u043e\u0444\u043b\u0430\u0439\u043d \u0438\u043b\u0438 \u0430\u0441\u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0435\u0433\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 (\u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e). <\/p>\n<p>\u0421\u0435\u0442\u0430\u043f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0412\u0441\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 <strong>bfloat16<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u043b\u044f GPU <strong>RTX 4090<\/strong> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f <strong>LLAMA-3.2-3B <\/strong>\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 8B-\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 24 \u0413\u0411 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 2\u20133 \u0442\u044b\u0441. \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432. <br \/>\u0414\u043b\u044f <strong>H100<\/strong> &#8212; <strong>LLAMA-3.2-8B<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430\u0445 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 (20) \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0446\u0435\u043b\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 \u0432\u0435\u0441\u044c \u0431\u0430\u0442\u0447 (\u0432\u044b\u0448\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u043b, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u0416\u0435\u043b\u0435\u0437\u043e \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432<\/h3>\n<p>\u0417\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0435 \u0441 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 GPU \u0441 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0442\u0430\u043f\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>Nvidia 4090 24Gb, AMD EPYC 7402, 64Gb RAM<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Nvidia H100 SXM 80Gb, AMD EPYC 9554, 192Gb RAM<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h3>\u041a\u043e\u0434<\/h3>\n<p>\u041a\u043e\u0434 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432\u044b\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d <a href=\"https:\/\/github.com\/svtdanny\/bench_multilora\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a>.<br \/>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0447\u0435\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h3>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c transformers peft?<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c, \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u043a\u0448\u0438\u043c \u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430 transformers \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c LoRA, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0445\u043e\u0442\u0435\u0442\u044c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441 \u0441\u0430\u043c\u044b\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/docs\/transformers\/v4.52.3\/en\/main_classes\/peft#transformers.integrations.PeftAdapterMixin.set_adapter\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">set_adapter<\/a>.<\/p>\n<p>Peft vs vllm \u043f\u0440\u0438 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 (\u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0430\u043b\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c 20 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432):<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"157\" width=\"157\">\n<p align=\"left\">context size<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>1000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>2000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>4000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"157\" width=\"157\">\n<p>peft<\/p>\n<\/th>\n<td>\n<p align=\"left\">420.09<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">418.52<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">461.24<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"157\" width=\"157\">\n<p>peft per request<\/p>\n<\/th>\n<td>\n<p align=\"left\">21.00<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">20.93<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">23.06<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"157\" width=\"157\">\n<p>vllm<\/p>\n<\/th>\n<td>\n<p align=\"left\">5.14<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">5.60<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">6.91<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>Peft vs vllm \u043f\u0440\u0438 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 8000 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432:<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"156\" width=\"156\">\n<p align=\"left\">num request<br \/>context size 8000<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>1<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>2<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>4<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>6<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"156\" width=\"156\">\n<p>peft<\/p>\n<\/th>\n<td>\n<p align=\"left\">23.42<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">47.2<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">94.32<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">140.86<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"156\" width=\"156\">\n<p>peft per request<\/p>\n<\/th>\n<td>\n<p align=\"left\">23.42<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">23.6<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">23.58<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">23.47<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"156\" width=\"156\">\n<p>vllm<\/p>\n<\/th>\n<td>\n<p align=\"left\">1.68<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">5.63<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">7.29<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">8.09<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0442\u0430\u043a \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0434\u043e. \u041f\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 &#8212; \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e, \u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 &#8212; \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0435 \u0438 \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a \u043d\u0435 \u0430\u043c\u043e\u0440\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c 2 \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0435\u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0418\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430 \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c 1. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f set_adapter, \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0438\u0437 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0441\u0443\u043c\u043c\u044b \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h3>\u0421\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 <\/h3>\n<p>\u0421 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 <strong>vLLM \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0435\u0437\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e<\/strong> \u2014 \u043e\u043d \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 pip \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u00ab\u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438\u00bb \u0431\u0435\u0437 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u0421 <strong>TensorRT-LLM<\/strong> \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0410\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 pip-\u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 <strong>\u043d\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430 CUDA \u2264 12.4<\/strong>: \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043b\u0438\u043d\u043a\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 \u0438\u0437 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 <strong>\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f CUDA \u2265 12.8<\/strong>, \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442. \u041f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430 \u2014 \u0432 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043a\u043e\u0434\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0451\u0440\u043d\u0443\u0442\u044b\u0445 #include-\u043e\u0432, \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0434 Blackwell \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0443 FP4, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0440\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0443\u0447\u043d\u0430\u044f \u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u0443\u0442\u0438 \u043a .so-\u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0438 \u0436\u0451\u0441\u0442\u043a\u043e \u0437\u0430\u0448\u0438\u0442\u044b \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434<\/strong>: \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c TensorRT-LLM \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 Docker-\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437 \u0438\u043b\u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 pip wheel \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f. \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u2014 \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043e\u043b\u0433\u0438\u0439 \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441.<\/p>\n<h4>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0437\u044b, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430\u0445:<\/h4>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>vLLM<\/strong>: vllm\/vllm-openai:v0.9.1-2025-06-22<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>TensorRT-LLM<\/strong>: nvcr.io\/nvidia\/tensorrt-llm\/release:0.20.0<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3> Multi-lora overhead<\/h3>\n<p>\u041d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433\u0438 \u0438\u0437 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 ML-\u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 LoRA-\u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0435 \u0432\u043b\u0435\u0447\u0451\u0442 \u0437\u0430 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u044b \u2014 \u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442, <strong>\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 fine-tuning<\/strong>. \u041c\u043e\u0451 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c: \u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e <strong>\u043d\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u044b LoRA \u043d\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438<\/strong> \u0438 \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432 \u0438\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u043d\u0435\u0431\u0440\u0435\u0447\u044c.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c\u0441\u044f, \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 LoRA-\u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u0430 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/f5e\/1d2\/142\/f5e1d21428eb7b528d89d7028d9dae8c.png\" width=\"790\" height=\"490\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/f5e\/1d2\/142\/f5e1d21428eb7b528d89d7028d9dae8c.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/f5e\/1d2\/142\/f5e1d21428eb7b528d89d7028d9dae8c.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0421\u044b\u0440\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f H100<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<h4>H100 TensorRT LLM<\/h4>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"134\" width=\"134\">\n<p>Context size<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"92\" width=\"92\">\n<p><strong>1000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"74\" width=\"74\">\n<p><strong>2000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p><strong>4000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p><strong>8000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"80\" width=\"80\">\n<p><strong>16000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>32000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"134\" width=\"134\">\n<p>trt_llm_nolora<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"92\" width=\"92\">\n<p align=\"left\">5.29<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"74\" width=\"74\">\n<p align=\"left\">5.72<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">6.74<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">8.65<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"80\" width=\"80\">\n<p align=\"left\">12.62<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">49.44<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"134\" width=\"134\">\n<p>trt_llm_lora<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"92\" width=\"92\">\n<p align=\"left\">6.71<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"74\" width=\"74\">\n<p align=\"left\">7.04<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">7.99<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">10.05<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"80\" width=\"80\">\n<p align=\"left\">14.10<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">53.86<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"134\" width=\"134\">\n<p>trt_llm_ratio<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"92\" width=\"92\">\n<p align=\"left\">1.27<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"74\" width=\"74\">\n<p align=\"left\">1.23<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">1.19<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">1.16<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"80\" width=\"80\">\n<p align=\"left\">1.12<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1.09<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<h4>H100 vllm<\/h4>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"124\" width=\"124\">\n<p>Context size<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"71\" width=\"71\">\n<p><strong>1000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"88\" width=\"88\">\n<p><strong>2000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p><strong>4000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"71\" width=\"71\">\n<p><strong>8000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"81\" width=\"81\">\n<p><strong>16000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>32000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"124\" width=\"124\">\n<p>vllm_nolora<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"71\" width=\"71\">\n<p align=\"left\">4.54<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"88\" width=\"88\">\n<p align=\"left\">4.92<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">5.83<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"71\" width=\"71\">\n<p align=\"left\">8.19<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"81\" width=\"81\">\n<p align=\"left\">11.35<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">44.06<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"124\" width=\"124\">\n<p>vllm_lora<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"71\" width=\"71\">\n<p align=\"left\">5.14<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"88\" width=\"88\">\n<p align=\"left\">5.60<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">6.91<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"71\" width=\"71\">\n<p align=\"left\">8.65<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"81\" width=\"81\">\n<p align=\"left\">12.17<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">50.48<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"124\" width=\"124\">\n<p>vllm_ratio<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"71\" width=\"71\">\n<p align=\"left\">1.13<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"88\" width=\"88\">\n<p align=\"left\">1.14<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">1.19<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"71\" width=\"71\">\n<p align=\"left\">1.06<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"81\" width=\"81\">\n<p align=\"left\">1.07<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1.15<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/details>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0421\u044b\u0440\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f 4090<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<h4>4090 TensorRT LLM <\/h4>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th>\n<p>Context size<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"69\" width=\"69\">\n<p>1000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"75\" width=\"75\">\n<p>2000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"84\" width=\"84\">\n<p>4000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p>8000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"75\" width=\"75\">\n<p>16000<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p>32000<\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>\n<p>vllm_nolora<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"69\" width=\"69\">\n<p align=\"left\">6.33<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"75\" width=\"75\">\n<p align=\"left\">7.34<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"84\" width=\"84\">\n<p align=\"left\">9.31<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">27.04<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"75\" width=\"75\">\n<p align=\"left\">46.73<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">115.50<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>\n<p>vllm_lora<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"69\" width=\"69\">\n<p align=\"left\">6.72<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"75\" width=\"75\">\n<p align=\"left\">7.69<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"84\" width=\"84\">\n<p align=\"left\">10.87<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">25.21<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"75\" width=\"75\">\n<p align=\"left\">55.62<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">130.82<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>\n<p>vllm_ratio<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"69\" width=\"69\">\n<p align=\"left\">1.06<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"75\" width=\"75\">\n<p align=\"left\">1.05<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"84\" width=\"84\">\n<p align=\"left\">1.17<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">0.93<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"75\" width=\"75\">\n<p align=\"left\">1.19<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1.13<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<h4>4090 TensorRT LLM <\/h4>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"141\" width=\"141\">\n<p>Context size<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p>1000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"86\" width=\"86\">\n<p>2000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p>4000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p>8000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p>16000<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p>32000<\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"141\" width=\"141\">\n<p>trt_llm_nolora<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p align=\"left\">9.46<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"86\" width=\"86\">\n<p align=\"left\">19.67<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p align=\"left\">33.35<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p align=\"left\">58.78<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">122.44<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">250.84<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"141\" width=\"141\">\n<p>trt_llm_lora<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p align=\"left\">10.28<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"86\" width=\"86\">\n<p align=\"left\">20.63<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p align=\"left\">35.97<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p align=\"left\">63.01<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">135.91<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">265.34<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"141\" width=\"141\">\n<p>trt_llm_ratio<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p align=\"left\">1.09<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"86\" width=\"86\">\n<p align=\"left\">1.05<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p align=\"left\">1.08<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p align=\"left\">1.07<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">1.11<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1.06<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u041d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434, <strong>\u043d\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u044b \u043a\u0430\u0436\u0443\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043f\u0440\u043e\u043f\u043e\u0440\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438<\/strong>: \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430 LoRA \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e <strong>~12 \u043c\u043b\u043d \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 (12,156,928)<\/strong>, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 <strong>\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 0.4\u202f%<\/strong> \u043e\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 <strong>3 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u0430\u0440\u0434\u0430 (3,224,906,752)<\/strong>. \u041a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b, \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u0430\u043b\u0430\u044f \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041d\u043e \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b, <strong>\u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d-\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445<\/strong>, \u0433\u0434\u0435: <\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u044b \u043e\u0431\u0449\u0438\u0435 \u043a\u0432\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e GPU \u0432 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0435,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440 \u043d\u0435\u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u0430,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0430\u0436\u043d\u043e \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c\u0438,<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u2014 <strong>\u0438\u0437\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0438 \u043d\u0430 LoRA \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c\u044b\u043c\u0438<\/strong>, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f MultiLoRA. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0435\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044f \u0443\u0442\u0438\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e GPU \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0435\u043d\u0441\u0438\u0440\u0443\u044f \u043d\u0435\u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<h3>\u0421\u043a\u0435\u0439\u043b\u0438\u043d\u0433 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0443<\/h3>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/06f\/101\/6d7\/06f1016d7506df0430de0df00b8b81fa.png\" width=\"790\" height=\"490\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/06f\/101\/6d7\/06f1016d7506df0430de0df00b8b81fa.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/06f\/101\/6d7\/06f1016d7506df0430de0df00b8b81fa.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/b71\/777\/126\/b717771264cf86d236fdc37f9aa1d0fa.png\" width=\"790\" height=\"490\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/b71\/777\/126\/b717771264cf86d236fdc37f9aa1d0fa.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/b71\/777\/126\/b717771264cf86d236fdc37f9aa1d0fa.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0441 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"127\" width=\"127\">\n<p>Context size<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p><strong>1000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"85\" width=\"85\">\n<p><strong>2000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p><strong>4000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p><strong>8000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p><strong>16000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>32000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"127\" width=\"127\">\n<p>vllm_4090<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">6.72<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"85\" width=\"85\">\n<p align=\"left\">7.69<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p align=\"left\">10.87<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">25.21<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\">55.62<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">130.82<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"127\" width=\"127\">\n<p>trt_llm_4090<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">10.28<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"85\" width=\"85\">\n<p align=\"left\">20.63<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p align=\"left\">35.97<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">63.01<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\">135.91<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">265.34<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"127\" width=\"127\">\n<p>vllm_h100<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">5.14<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"85\" width=\"85\">\n<p align=\"left\">5.60<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p align=\"left\">6.91<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">8.65<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\">12.17<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">50.48<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"127\" width=\"127\">\n<p>trt_llm_h100<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">6.71<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"85\" width=\"85\">\n<p align=\"left\">7.04<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p align=\"left\">7.99<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">10.05<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\">14.10<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">53.86<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0412 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430\u0445 <strong>vLLM \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c (\u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044f \u043e\u0441\u043e\u0431\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a). <\/strong>\u0425\u043e\u0442\u044f \u043f\u043e \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0430\u043c \u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438 <strong>TensorRT-LLM \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong>. \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0434\u0435\u043b\u043e \u0432 \u043d\u0435\u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430\u0445 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e, \u043d\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u0430\u0445 \u043d\u0430 Python-\u043e\u0431\u0432\u044f\u0437\u043a\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u043c runtime \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u041d\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c: <strong>95\u202f% \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439<\/strong> \u0432\u0440\u044f\u0434 \u043b\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c low-level \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441 \u043d\u0430 C++ (\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0432 \u043e\u0444\u043b\u0430\u0439\u043d \u0438 \u0430\u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0435).<\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0441 \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0430 2024 \u0433\u043e\u0434\u0430, \u0433\u0434\u0435 TensorRT-LLM \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c: <\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.squeezebits.com\/vllm-vs-tensorrtllm-1-an-overall-evaluation-30703\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Squeezebits Blog (\u043e\u043a\u0442\u044f\u0431\u0440\u044c 2024)<\/a> \u2014 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 vLLM \u0438 TensorRT-LLM.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.vllm.ai\/2024\/09\/05\/perf-update.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">vLLM Performance Update (\u0441\u0435\u043d\u0442\u044f\u0431\u0440\u044c 2024)<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437\u0430\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h3>\u0421\u043a\u0435\u0439\u043b\u0438\u043d\u0433 \u043f\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0443 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 <\/h3>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/c45\/b14\/b06\/c45b14b066db95724bb294344f148f94.png\" width=\"695\" height=\"470\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/c45\/b14\/b06\/c45b14b066db95724bb294344f148f94.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/c45\/b14\/b06\/c45b14b066db95724bb294344f148f94.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/711\/7fa\/b64\/7117fab640b3431f608d6147ea5cfcfb.png\" width=\"686\" height=\"470\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/711\/7fa\/b64\/7117fab640b3431f608d6147ea5cfcfb.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/711\/7fa\/b64\/7117fab640b3431f608d6147ea5cfcfb.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"132\" width=\"132\">\n<p>Num requests<br \/>Context 8000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p><strong>1<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p><strong>2<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"59\" width=\"59\">\n<p><strong>4<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"64\" width=\"64\">\n<p><strong>6<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p><strong>8<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"72\" width=\"72\">\n<p><strong>12<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>16<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"132\" width=\"132\">\n<p>vllm_4090<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p align=\"left\">1.68<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p align=\"left\">5.63<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"59\" width=\"59\">\n<p align=\"left\">7.29<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"64\" width=\"64\">\n<p align=\"left\">8.09<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p align=\"left\">8.45<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"72\" width=\"72\">\n<p align=\"left\">11.38<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">12.66<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"132\" width=\"132\">\n<p>trt_llm_4090<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p align=\"left\">9.59<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p align=\"left\">10.27<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"59\" width=\"59\">\n<p align=\"left\">11.43<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"64\" width=\"64\">\n<p align=\"left\">23.64<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p align=\"left\">26.55<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"72\" width=\"72\">\n<p align=\"left\">39.92<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">53.20<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"132\" width=\"132\">\n<p>vllm_h100<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p align=\"left\">1.24<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p align=\"left\">4.80<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"59\" width=\"59\">\n<p align=\"left\">5.25<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"64\" width=\"64\">\n<p align=\"left\">5.69<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p align=\"left\">5.68<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"72\" width=\"72\">\n<p align=\"left\">6.50<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">7.43<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"132\" width=\"132\">\n<p>trt_llm_h100<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p align=\"left\">6.13<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p align=\"left\">6.09<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"59\" width=\"59\">\n<p align=\"left\">6.67<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"64\" width=\"64\">\n<p align=\"left\">7.18<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p align=\"left\">7.66<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"72\" width=\"72\">\n<p align=\"left\">8.47<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">9.24<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"145\" width=\"145\">\n<p>Num requests<br \/>Context 16000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"58\" width=\"58\">\n<p><strong>1<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"56\" width=\"56\">\n<p><strong>2<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p><strong>4<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p><strong>6<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"61\" width=\"61\">\n<p><strong>8<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p><strong>12<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>16<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"145\" width=\"145\">\n<p>vllm_4090<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"58\" width=\"58\">\n<p align=\"left\">6.09<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"56\" width=\"56\">\n<p align=\"left\">7.24<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">8.62<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">11.15<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"61\" width=\"61\">\n<p align=\"left\">10.19<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">28.23<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">41.75<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"145\" width=\"145\">\n<p>trt_llm_4090<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"58\" width=\"58\">\n<p align=\"left\">9.52<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"56\" width=\"56\">\n<p align=\"left\">10.63<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">25.79<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">38.73<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"61\" width=\"61\">\n<p align=\"left\">53.27<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">80.61<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">105.30<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"145\" width=\"145\">\n<p>vllm_h100<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"58\" width=\"58\">\n<p align=\"left\">5.01<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"56\" width=\"56\">\n<p align=\"left\">5.09<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">5.77<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">7.40<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"61\" width=\"61\">\n<p align=\"left\">6.76<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">8.66<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">9.72<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"145\" width=\"145\">\n<p>trt_llm_h100<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"58\" width=\"58\">\n<p align=\"left\">6.41<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"56\" width=\"56\">\n<p align=\"left\">6.63<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">7.62<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">8.46<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"61\" width=\"61\">\n<p align=\"left\">9.18<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">10.79<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">12.38<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0422\u0430 \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u0430. <strong>TensorRT-LLM \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435<\/strong>, \u043d\u043e \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u2014 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a \u0438 Python API \u2014 <strong>vLLM \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442<\/strong>.<\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442: <strong>\u0431\u0435\u0437 \u0442\u043e\u043d\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 trt-llm \u0443\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442<\/strong> \u0438 \u043f\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0438 \u043f\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0443.<\/p>\n<h3>\u0421\u043a\u0435\u0439\u043b\u0438\u043d\u0433 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 LoRa \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432<\/h3>\n<p>\u0417\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 (\u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0430\u043b\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c 20 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432), \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 16000 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432:<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th>\n<p align=\"left\">Num adapters<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>1<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>2<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>4<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>8<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>\n<p>trt_llm_4090<\/p>\n<\/th>\n<td>\n<p align=\"left\">143.807280<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">142.092142<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">140.954860<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">oom<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>\n<p>vllm_4090<\/p>\n<\/th>\n<td>\n<p align=\"left\">48.812364<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">48.834726<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">48.874838<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">48.843075<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><strong>TensorRT-LLM \u0432 \u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0443\u043f\u0430\u043b \u043f\u043e OOM \u043f\u0440\u0438 8 LoRA-\u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u0430\u0445<\/strong> \u043d\u0430 3B \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 4090 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0435. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c <strong>vLLM \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043b \u0431\u0435\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c<\/strong>. <\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0438 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, <strong>\u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0430\u0434\u043a\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/strong>. \u0415\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u2014 \u043f\u0440\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0439 \u0431\u0430\u0442\u0447, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043d\u0438\u0436\u0430\u0442\u044c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<h3>\u041e\u0444\u0444\u043b\u043e\u0430\u0434\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438<\/h3>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430\u0445 \u043c\u044b <strong>\u043d\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b \u043e\u0444\u0444\u043b\u043e\u0430\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f\u043c\u0438<\/strong> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u043d\u0430\u044f \u0442\u0435\u043c\u0430. \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u043c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0435: <strong>\u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c offloading KV-\u043a\u0435\u0448\u0430 \u0432 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043e\u0444\u0444\u043b\u0430\u0439\u043d \u0438\u043b\u0438 \u0430\u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430\u0445<\/strong>, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435\u0442 \u0433\u0438\u0433\u0430\u043d\u0442\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0438\u0430\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432, \u043d\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c GPU?<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/326\/a0a\/000\/326a0a000c5a92bdf0592ef59f6a1815.png\" width=\"704\" height=\"470\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/326\/a0a\/000\/326a0a000c5a92bdf0592ef59f6a1815.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/326\/a0a\/000\/326a0a000c5a92bdf0592ef59f6a1815.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0430\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"219\" width=\"219\">\n<p>Context Size<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p><strong>1000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p><strong>2000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p><strong>4000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p><strong>8000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"77\" width=\"77\">\n<p><strong>16000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>32000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"219\" width=\"219\">\n<p>vllm_4090_no_offload<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p align=\"left\">6.72<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p align=\"left\">7.69<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">10.87<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p align=\"left\">25.21<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"77\" width=\"77\">\n<p align=\"left\">55.62<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">130.82<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"219\" width=\"219\">\n<p>vllm_4090_offload<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p align=\"left\">262.24<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p align=\"left\">169.41<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">158.88<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p align=\"left\">139.15<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"77\" width=\"77\">\n<p align=\"left\">887.97<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1762.07<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"219\" width=\"219\">\n<p>trt_llm_4090_no_offload<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p align=\"left\">10.28<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p align=\"left\">20.63<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">35.97<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p align=\"left\">63.01<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"77\" width=\"77\">\n<p align=\"left\">135.91<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">265.34<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"219\" width=\"219\">\n<p>trt_llm_4090_offload<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p align=\"left\">10.29<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p align=\"left\">20.45<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">36.47<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p align=\"left\">63.96<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"77\" width=\"77\">\n<p align=\"left\">137.71<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">269.48<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0418\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u0445\u0432\u0430\u0442\u043a\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0431\u0440\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c KV-\u043a\u0435\u0448\u0430 \u0432 RAM \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0438\u0442\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e. \u041d\u043e \u0432\u0441\u0451 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0432 CPU-\u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043d\u0438\u0437\u043a\u0430\u044f<\/strong>, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u044b\u0433\u043e\u0434\u044b \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u2014 <strong>\u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0442<\/strong>; <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0430 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 \u2014 \u0438 <strong>vLLM<\/strong>, \u0438 <strong>TensorRT-LLM<\/strong> \u2014 <strong>\u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 CPU-\u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c<\/strong> \u0432 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430\u0445, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0447\u044c \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u043f\u0440\u0438 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0451\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0444\u0444\u043b\u043e\u0430\u0434\u0438\u043d\u0433\u0435, <strong>vLLM \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e \u0434\u0435\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/strong>, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0438 \u0441 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c generate() \u0438 \u0431\u0435\u0437 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f GPU. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c htop \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438. \u0421\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f-\u0442\u043e \u0438\u0437 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0442\u0438\u043f\u0430 chunked prefill.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434:<\/strong> \u0432 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445 offloading <strong>\u043d\u0435 \u0434\u0430\u0451\u0442 \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u044b\u0448\u0430, \u0430 \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0432\u0440\u0435\u0434\u0438\u0442<\/strong>.<\/p>\n<h3>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/h3>\n<p><strong>vLLM \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0441\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435, \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435 \u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438.<\/strong> \u0415\u0433\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043b\u0438\u0448\u043d\u0438\u0445 \u0443\u0441\u0438\u043b\u0438\u0439, \u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0441\u0442\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0439 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438.<\/p>\n<p><strong>TensorRT-LLM<\/strong>, \u043d\u0430\u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432, \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0440\u0443\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0438 \u0442\u043e\u043d\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u2014 \u0432 \u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u043d \u043f\u0440\u043e\u0438\u0433\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u043c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430\u043c.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0444\u043b\u0430\u0439\u043d- \u0438 \u0430\u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u0435\u043d \u2014 <strong>vLLM<\/strong>.<br \/>\u041e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c.<\/p>\n<p><strong>\u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 MultiLoRA \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0431\u043e\u0438\u0445 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430\u0445<\/strong> \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 ~10-15\u202f% \u043d\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432, \u043d\u043e \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0443\u0442\u0438\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e GPU \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u0441 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043d\u0430\u043b \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430: <a href=\"https:\/\/t.me\/+c4dU_Yd1EKphYmM6\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">@deploy_ml<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/922290\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/922290\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p><strong>LoRA<\/strong> \u2014 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\u0445, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0440\u0430\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0435\u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e, \u0430 \u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441  \u0432\u0435\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043f\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u0430. <\/p>\n<p><strong>MultiLoRA<\/strong> \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441 \u0441 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. <\/p>\n<p>\u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c MultiLoRA-\u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 \u0432 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430\u0445 \u2014 <strong>vLLM<\/strong> \u0438 <strong>TensorRT-LLM<\/strong>. \u0422\u0435\u0441\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0451\u043c \u043d\u0430 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437\u043d\u044b\u0445 Docker-\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0430\u0445, \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u044f, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445, \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0445 \u043a \u043e\u0444\u043b\u0430\u0439\u043d \u0438 \u0430\u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0443.<\/p>\n<h4>\u0418\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441 LoRA<\/h4>\n<p><strong>LoRA<\/strong> \u2014 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u2014 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432: \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e  \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435 \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e  , \u0433\u0434\u0435  \u2014 \u0440\u0430\u043d\u0433 LoRA.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0435 \u0441 LoRA \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b \u0434\u0432\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0417\u0430\u043f\u0435\u043a\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/strong> (\u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 LoRA \u0441 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430\u043c\u0438);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0414\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432<\/strong> \u2014 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0438 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0443 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443, \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u043e\u0439. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0432 \u043a\u043e\u0440\u043f\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c (\u0430 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 &#8212; \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0446\u044b). \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043a\u0443\u0434\u0430 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0445\u043e\u0442\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0435 \u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u043e \u043f\u043e\u0434 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441, \u0447\u0435\u043c \u043f\u043e\u0434 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<p>\u0412\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0435 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438, \u0431\u0435\u0437 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043f\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430: \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 LoRA \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0441 &#171;\u0442\u043e\u043d\u043a\u0438\u043c\u0438&#187; \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u043c\u0438. \u0418\u0437-\u0437\u0430 \u0438\u0445 \u043c\u0430\u043b\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 GPU \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043d\u0438\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0435\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 LoRA-\u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u044b. \u042d\u0442\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<h2>Multilora<\/h2>\n<p>\u0413\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2311.03285\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0432\u044b\u0448\u043b\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430<\/a> \u043f\u043e \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432.<br \/>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0432\u0435\u0441\u0430\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0430 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0430 \u0434\u043b\u044f \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 &#8212; Grouped Gemm.<\/p>\n<p>\u0417\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430\u0434 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0439 \u0443\u0442\u0438\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. <\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0421\u0445\u0435\u043c\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f MultiLoRA<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p> \u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0432 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430\u0445, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f <strong>vLLM<\/strong> \u0438 <strong>TensorRT-LLM, <\/strong>\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043c\u044b \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u043c \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435.<\/p>\n<h3>\u0424\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432<\/h3>\n<p>\u041c\u044b \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u0443\u044e \u043e\u0431\u0432\u044f\u0437\u043a\u0443, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430 \u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e. \u0418 \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u0443\u044e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c, \u043d\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0430 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c time-to-first token, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0434\u0432\u0438\u0436\u043a\u0430, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e \u0442\u0435\u043c\u0443 <strong>MultiLoRA<\/strong> \u0438 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u044b \u0440\u0430\u0437\u0434\u0443\u043b\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e python \u043e\u0431\u0432\u044f\u0437\u043a\u0438 (\u0431\u0435\u0437 \u044f\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 c++) \u0438\u0437 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 release docker-\u043e\u0432 \u043e\u0431\u043e\u0438\u0445 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432. \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 tensorrt-llm \u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043b\u043e\u0445. <br \/>\u041d\u043e \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0430 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.<\/p>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 &#8212; \u043a\u0430\u043a \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0430 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0432 MultiLoRA \u0441\u0435\u0442\u0430\u043f\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u0442\u0435 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 docker \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 (\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a, \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435, \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442).<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e ultra-fast-realtime \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441, \u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e \u043e\u0444\u043b\u0430\u0439\u043d \u0438\u043b\u0438 \u0430\u0441\u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0435\u0433\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 (\u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e). <\/p>\n<p>\u0421\u0435\u0442\u0430\u043f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0412\u0441\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 <strong>bfloat16<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u043b\u044f GPU <strong>RTX 4090<\/strong> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f <strong>LLAMA-3.2-3B <\/strong>\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 8B-\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 24 \u0413\u0411 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 2\u20133 \u0442\u044b\u0441. \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432. <br \/>\u0414\u043b\u044f <strong>H100<\/strong> &#8212; <strong>LLAMA-3.2-8B<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430\u0445 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 (20) \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0446\u0435\u043b\u0438\u043a\u043e\u043c \u043d\u0430 \u0432\u0435\u0441\u044c \u0431\u0430\u0442\u0447 (\u0432\u044b\u0448\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u043b, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u0416\u0435\u043b\u0435\u0437\u043e \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432<\/h3>\n<p>\u0417\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0435 \u0441 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 GPU \u0441 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0442\u0430\u043f\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>Nvidia 4090 24Gb, AMD EPYC 7402, 64Gb RAM<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Nvidia H100 SXM 80Gb, AMD EPYC 9554, 192Gb RAM<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h3>\u041a\u043e\u0434<\/h3>\n<p>\u041a\u043e\u0434 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432\u044b\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d <a href=\"https:\/\/github.com\/svtdanny\/bench_multilora\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a>.<br \/>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0447\u0435\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h3>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c transformers peft?<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c, \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u043a\u0448\u0438\u043c \u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430 transformers \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c LoRA, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0445\u043e\u0442\u0435\u0442\u044c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441 \u0441\u0430\u043c\u044b\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/docs\/transformers\/v4.52.3\/en\/main_classes\/peft#transformers.integrations.PeftAdapterMixin.set_adapter\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">set_adapter<\/a>.<\/p>\n<p>Peft vs vllm \u043f\u0440\u0438 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 (\u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0430\u043b\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c 20 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432):<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"157\" width=\"157\">\n<p align=\"left\">context size<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>1000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>2000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>4000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"157\" width=\"157\">\n<p>peft<\/p>\n<\/th>\n<td>\n<p align=\"left\">420.09<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">418.52<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">461.24<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"157\" width=\"157\">\n<p>peft per request<\/p>\n<\/th>\n<td>\n<p align=\"left\">21.00<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">20.93<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">23.06<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"157\" width=\"157\">\n<p>vllm<\/p>\n<\/th>\n<td>\n<p align=\"left\">5.14<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">5.60<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">6.91<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>Peft vs vllm \u043f\u0440\u0438 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 8000 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432:<\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"156\" width=\"156\">\n<p align=\"left\">num request<br \/>context size 8000<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>1<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>2<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>4<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>6<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"156\" width=\"156\">\n<p>peft<\/p>\n<\/th>\n<td>\n<p align=\"left\">23.42<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">47.2<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">94.32<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">140.86<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"156\" width=\"156\">\n<p>peft per request<\/p>\n<\/th>\n<td>\n<p align=\"left\">23.42<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">23.6<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">23.58<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">23.47<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"156\" width=\"156\">\n<p>vllm<\/p>\n<\/th>\n<td>\n<p align=\"left\">1.68<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">5.63<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">7.29<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">8.09<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0442\u0430\u043a \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0434\u043e. \u041f\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 &#8212; \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e, \u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 &#8212; \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0435 \u0438 \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a \u043d\u0435 \u0430\u043c\u043e\u0440\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c 2 \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0435\u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0418\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430 \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c 1. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f set_adapter, \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0438\u0437 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0441\u0443\u043c\u043c\u044b \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h3>\u0421\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 <\/h3>\n<p>\u0421 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 <strong>vLLM \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0435\u0437\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e<\/strong> \u2014 \u043e\u043d \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 pip \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u00ab\u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438\u00bb \u0431\u0435\u0437 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u0421 <strong>TensorRT-LLM<\/strong> \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0410\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 pip-\u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 <strong>\u043d\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430 CUDA \u2264 12.4<\/strong>: \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043b\u0438\u043d\u043a\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 \u0438\u0437 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 <strong>\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f CUDA \u2265 12.8<\/strong>, \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442. \u041f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430 \u2014 \u0432 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043a\u043e\u0434\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0451\u0440\u043d\u0443\u0442\u044b\u0445 #include-\u043e\u0432, \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0434 Blackwell \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0443 FP4, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0440\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0443\u0447\u043d\u0430\u044f \u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u0443\u0442\u0438 \u043a .so-\u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0438 \u0436\u0451\u0441\u0442\u043a\u043e \u0437\u0430\u0448\u0438\u0442\u044b \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434<\/strong>: \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c TensorRT-LLM \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 Docker-\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437 \u0438\u043b\u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 pip wheel \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f. \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u2014 \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043e\u043b\u0433\u0438\u0439 \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441.<\/p>\n<h4>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0437\u044b, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430\u0445:<\/h4>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>vLLM<\/strong>: vllm\/vllm-openai:v0.9.1-2025-06-22<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>TensorRT-LLM<\/strong>: nvcr.io\/nvidia\/tensorrt-llm\/release:0.20.0<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3> Multi-lora overhead<\/h3>\n<p>\u041d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433\u0438 \u0438\u0437 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 ML-\u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 LoRA-\u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0435 \u0432\u043b\u0435\u0447\u0451\u0442 \u0437\u0430 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u044b \u2014 \u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442, <strong>\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 fine-tuning<\/strong>. \u041c\u043e\u0451 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c: \u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e <strong>\u043d\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u044b LoRA \u043d\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438<\/strong> \u0438 \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432 \u0438\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u043d\u0435\u0431\u0440\u0435\u0447\u044c.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c\u0441\u044f, \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 LoRA-\u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u0430 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0421\u044b\u0440\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f H100<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<h4>H100 TensorRT LLM<\/h4>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"134\" width=\"134\">\n<p>Context size<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"92\" width=\"92\">\n<p><strong>1000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"74\" width=\"74\">\n<p><strong>2000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p><strong>4000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p><strong>8000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"80\" width=\"80\">\n<p><strong>16000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>32000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"134\" width=\"134\">\n<p>trt_llm_nolora<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"92\" width=\"92\">\n<p align=\"left\">5.29<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"74\" width=\"74\">\n<p align=\"left\">5.72<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">6.74<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">8.65<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"80\" width=\"80\">\n<p align=\"left\">12.62<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">49.44<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"134\" width=\"134\">\n<p>trt_llm_lora<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"92\" width=\"92\">\n<p align=\"left\">6.71<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"74\" width=\"74\">\n<p align=\"left\">7.04<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">7.99<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">10.05<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"80\" width=\"80\">\n<p align=\"left\">14.10<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">53.86<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"134\" width=\"134\">\n<p>trt_llm_ratio<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"92\" width=\"92\">\n<p align=\"left\">1.27<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"74\" width=\"74\">\n<p align=\"left\">1.23<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">1.19<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">1.16<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"80\" width=\"80\">\n<p align=\"left\">1.12<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1.09<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<h4>H100 vllm<\/h4>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"124\" width=\"124\">\n<p>Context size<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"71\" width=\"71\">\n<p><strong>1000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"88\" width=\"88\">\n<p><strong>2000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p><strong>4000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"71\" width=\"71\">\n<p><strong>8000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"81\" width=\"81\">\n<p><strong>16000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>32000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"124\" width=\"124\">\n<p>vllm_nolora<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"71\" width=\"71\">\n<p align=\"left\">4.54<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"88\" width=\"88\">\n<p align=\"left\">4.92<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">5.83<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"71\" width=\"71\">\n<p align=\"left\">8.19<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"81\" width=\"81\">\n<p align=\"left\">11.35<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">44.06<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"124\" width=\"124\">\n<p>vllm_lora<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"71\" width=\"71\">\n<p align=\"left\">5.14<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"88\" width=\"88\">\n<p align=\"left\">5.60<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">6.91<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"71\" width=\"71\">\n<p align=\"left\">8.65<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"81\" width=\"81\">\n<p align=\"left\">12.17<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">50.48<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"124\" width=\"124\">\n<p>vllm_ratio<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"71\" width=\"71\">\n<p align=\"left\">1.13<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"88\" width=\"88\">\n<p align=\"left\">1.14<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">1.19<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"71\" width=\"71\">\n<p align=\"left\">1.06<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"81\" width=\"81\">\n<p align=\"left\">1.07<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1.15<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/details>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0421\u044b\u0440\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f 4090<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<h4>4090 TensorRT LLM <\/h4>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th>\n<p>Context size<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"69\" width=\"69\">\n<p>1000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"75\" width=\"75\">\n<p>2000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"84\" width=\"84\">\n<p>4000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p>8000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"75\" width=\"75\">\n<p>16000<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p>32000<\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>\n<p>vllm_nolora<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"69\" width=\"69\">\n<p align=\"left\">6.33<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"75\" width=\"75\">\n<p align=\"left\">7.34<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"84\" width=\"84\">\n<p align=\"left\">9.31<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">27.04<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"75\" width=\"75\">\n<p align=\"left\">46.73<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">115.50<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>\n<p>vllm_lora<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"69\" width=\"69\">\n<p align=\"left\">6.72<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"75\" width=\"75\">\n<p align=\"left\">7.69<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"84\" width=\"84\">\n<p align=\"left\">10.87<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">25.21<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"75\" width=\"75\">\n<p align=\"left\">55.62<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">130.82<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>\n<p>vllm_ratio<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"69\" width=\"69\">\n<p align=\"left\">1.06<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"75\" width=\"75\">\n<p align=\"left\">1.05<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"84\" width=\"84\">\n<p align=\"left\">1.17<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"79\" width=\"79\">\n<p align=\"left\">0.93<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"75\" width=\"75\">\n<p align=\"left\">1.19<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1.13<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<h4>4090 TensorRT LLM <\/h4>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"141\" width=\"141\">\n<p>Context size<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p>1000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"86\" width=\"86\">\n<p>2000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p>4000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p>8000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p>16000<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p>32000<\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"141\" width=\"141\">\n<p>trt_llm_nolora<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p align=\"left\">9.46<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"86\" width=\"86\">\n<p align=\"left\">19.67<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p align=\"left\">33.35<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p align=\"left\">58.78<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">122.44<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">250.84<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"141\" width=\"141\">\n<p>trt_llm_lora<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p align=\"left\">10.28<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"86\" width=\"86\">\n<p align=\"left\">20.63<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p align=\"left\">35.97<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p align=\"left\">63.01<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">135.91<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">265.34<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"141\" width=\"141\">\n<p>trt_llm_ratio<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p align=\"left\">1.09<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"86\" width=\"86\">\n<p align=\"left\">1.05<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p align=\"left\">1.08<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"67\" width=\"67\">\n<p align=\"left\">1.07<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">1.11<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1.06<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u041d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434, <strong>\u043d\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u044b \u043a\u0430\u0436\u0443\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043f\u0440\u043e\u043f\u043e\u0440\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438<\/strong>: \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430 LoRA \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e <strong>~12 \u043c\u043b\u043d \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 (12,156,928)<\/strong>, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 <strong>\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 0.4\u202f%<\/strong> \u043e\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 <strong>3 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u0430\u0440\u0434\u0430 (3,224,906,752)<\/strong>. \u041a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b, \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u0430\u043b\u0430\u044f \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041d\u043e \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b, <strong>\u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d-\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445<\/strong>, \u0433\u0434\u0435: <\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u044b \u043e\u0431\u0449\u0438\u0435 \u043a\u0432\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e GPU \u0432 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0435,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440 \u043d\u0435\u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u0430,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0430\u0436\u043d\u043e \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c\u0438,<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u2014 <strong>\u0438\u0437\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0438 \u043d\u0430 LoRA \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c\u044b\u043c\u0438<\/strong>, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f MultiLoRA. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0435\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044f \u0443\u0442\u0438\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e GPU \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0435\u043d\u0441\u0438\u0440\u0443\u044f \u043d\u0435\u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<h3>\u0421\u043a\u0435\u0439\u043b\u0438\u043d\u0433 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0443<\/h3>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0441 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"127\" width=\"127\">\n<p>Context size<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p><strong>1000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"85\" width=\"85\">\n<p><strong>2000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p><strong>4000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p><strong>8000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p><strong>16000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>32000<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"127\" width=\"127\">\n<p>vllm_4090<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">6.72<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"85\" width=\"85\">\n<p align=\"left\">7.69<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p align=\"left\">10.87<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">25.21<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\">55.62<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">130.82<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"127\" width=\"127\">\n<p>trt_llm_4090<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">10.28<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"85\" width=\"85\">\n<p align=\"left\">20.63<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p align=\"left\">35.97<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">63.01<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\">135.91<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">265.34<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"127\" width=\"127\">\n<p>vllm_h100<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">5.14<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"85\" width=\"85\">\n<p align=\"left\">5.60<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p align=\"left\">6.91<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">8.65<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\">12.17<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">50.48<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"127\" width=\"127\">\n<p>trt_llm_h100<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"82\" width=\"82\">\n<p align=\"left\">6.71<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"85\" width=\"85\">\n<p align=\"left\">7.04<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p align=\"left\">7.99<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p align=\"left\">10.05<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"78\" width=\"78\">\n<p align=\"left\">14.10<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">53.86<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0412 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430\u0445 <strong>vLLM \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c (\u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044f \u043e\u0441\u043e\u0431\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a). <\/strong>\u0425\u043e\u0442\u044f \u043f\u043e \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0430\u043c \u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438 <strong>TensorRT-LLM \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong>. \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0434\u0435\u043b\u043e \u0432 \u043d\u0435\u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430\u0445 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e, \u043d\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u0430\u0445 \u043d\u0430 Python-\u043e\u0431\u0432\u044f\u0437\u043a\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u043c runtime \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u041d\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c: <strong>95\u202f% \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439<\/strong> \u0432\u0440\u044f\u0434 \u043b\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c low-level \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441 \u043d\u0430 C++ (\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0432 \u043e\u0444\u043b\u0430\u0439\u043d \u0438 \u0430\u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u043c \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0435).<\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0441 \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0430 2024 \u0433\u043e\u0434\u0430, \u0433\u0434\u0435 TensorRT-LLM \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c: <\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.squeezebits.com\/vllm-vs-tensorrtllm-1-an-overall-evaluation-30703\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Squeezebits Blog (\u043e\u043a\u0442\u044f\u0431\u0440\u044c 2024)<\/a> \u2014 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 vLLM \u0438 TensorRT-LLM.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.vllm.ai\/2024\/09\/05\/perf-update.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">vLLM Performance Update (\u0441\u0435\u043d\u0442\u044f\u0431\u0440\u044c 2024)<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437\u0430\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h3>\u0421\u043a\u0435\u0439\u043b\u0438\u043d\u0433 \u043f\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0443 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 <\/h3>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"132\" width=\"132\">\n<p>Num requests<br \/>Context 8000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p><strong>1<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p><strong>2<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"59\" width=\"59\">\n<p><strong>4<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"64\" width=\"64\">\n<p><strong>6<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p><strong>8<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"72\" width=\"72\">\n<p><strong>12<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>16<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"132\" width=\"132\">\n<p>vllm_4090<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p align=\"left\">1.68<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p align=\"left\">5.63<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"59\" width=\"59\">\n<p align=\"left\">7.29<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"64\" width=\"64\">\n<p align=\"left\">8.09<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p align=\"left\">8.45<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"72\" width=\"72\">\n<p align=\"left\">11.38<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">12.66<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"132\" width=\"132\">\n<p>trt_llm_4090<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p align=\"left\">9.59<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p align=\"left\">10.27<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"59\" width=\"59\">\n<p align=\"left\">11.43<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"64\" width=\"64\">\n<p align=\"left\">23.64<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p align=\"left\">26.55<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"72\" width=\"72\">\n<p align=\"left\">39.92<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">53.20<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"132\" width=\"132\">\n<p>vllm_h100<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p align=\"left\">1.24<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p align=\"left\">4.80<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"59\" width=\"59\">\n<p align=\"left\">5.25<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"64\" width=\"64\">\n<p align=\"left\">5.69<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p align=\"left\">5.68<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"72\" width=\"72\">\n<p align=\"left\">6.50<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">7.43<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"132\" width=\"132\">\n<p>trt_llm_h100<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p align=\"left\">6.13<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"62\" width=\"62\">\n<p align=\"left\">6.09<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"59\" width=\"59\">\n<p align=\"left\">6.67<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"64\" width=\"64\">\n<p align=\"left\">7.18<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p align=\"left\">7.66<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"72\" width=\"72\">\n<p align=\"left\">8.47<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">9.24<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"145\" width=\"145\">\n<p>Num requests<br \/>Context 16000<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"58\" width=\"58\">\n<p><strong>1<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"56\" width=\"56\">\n<p><strong>2<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p><strong>4<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p><strong>6<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"61\" width=\"61\">\n<p><strong>8<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p><strong>12<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>16<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"145\" width=\"145\">\n<p>vllm_4090<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"58\" width=\"58\">\n<p align=\"left\">6.09<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"56\" width=\"56\">\n<p align=\"left\">7.24<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">8.62<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">11.15<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"61\" width=\"61\">\n<p align=\"left\">10.19<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">28.23<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">41.75<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"145\" width=\"145\">\n<p>trt_llm_4090<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"58\" width=\"58\">\n<p align=\"left\">9.52<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"56\" width=\"56\">\n<p align=\"left\">10.63<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">25.79<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">38.73<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"61\" width=\"61\">\n<p align=\"left\">53.27<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">80.61<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">105.30<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"145\" width=\"145\">\n<p>vllm_h100<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"58\" width=\"58\">\n<p align=\"left\">5.01<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"56\" width=\"56\">\n<p align=\"left\">5.09<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">5.77<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">7.40<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"61\" width=\"61\">\n<p align=\"left\">6.76<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">8.66<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">9.72<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"145\" width=\"145\">\n<p>trt_llm_h100<\/p>\n<\/th>\n<td data-colwidth=\"58\" width=\"58\">\n<p align=\"left\">6.41<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"56\" width=\"56\">\n<p align=\"left\">6.63<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">7.62<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">8.46<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"61\" width=\"61\">\n<p align=\"left\">9.18<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"63\" width=\"63\">\n<p align=\"left\">10.79<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">12.38<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0422\u0430 \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u0430. <strong>TensorRT-LLM \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435<\/strong>, \u043d\u043e \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u2014 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a \u0438 Python API \u2014 <strong>vLLM \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442<\/strong>.<\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442: <strong>\u0431\u0435\u0437 \u0442\u043e\u043d\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 trt-llm \u0443\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442<\/strong> \u0438 \u043f\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0438 \u043f\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0443.<\/p>\n<h3>\u0421\u043a\u0435\u0439\u043b\u0438\u043d\u0433 \u043f\u043e<\/h><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-464796","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/464796","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=464796"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/464796\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=464796"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=464796"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=464796"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}