Node.js 和 vLLM 在 RTX 4090 上实现 50ms LLM 推理延迟

一位开发者分享了一种使用 Node.js 和 vLLM 进行 LLM 推理的简化方法，旨在实现高吞吐量和低延迟。该方法绕过了复杂的服务堆栈，利用 Node.js 作为 API 网关功能，并利用 vLLM 在 GPU 上进行优化推理。作者报告称，在使用 Llama-2-7B 模型、RTX 4090 GPU 和 100 个并发请求的情况下，实现了 50ms 的 P95 延迟，并且由于 vLLM 高效的 GPU 利用率，与 Hugging Face 的 Text Generation Inference 相比，成本节省了 25%。 AI

影响 简化了开发者的 LLM 部署，通过降低延迟可能提高用户体验并减少成本。

排序理由 开发者分享了使用特定技术进行 LLM 推理的实际实现。

在 dev.to — LLM tag 阅读 →

• Claude
• FarahGPT
• Hugging Face
• Llama-2-7B-chat-hf
• LLM
• Node.js
• OpenAI
• RTX 4090
• Text Generation Inference
• vLLM

• 基础设施
• 产品

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →