Izbor pravog inference enginea je gotovo jednako važan kao i izbor samog modela. U ovom članku poredimo četiri najpopularnija enginea za hosting open source AI modela.
Ollama — Jednostavnost na prvom mjestu
Ollama je najjednostavniji način za pokretanje open source modela. Jedna komanda (`ollama run llama3`) je dovoljna za pokretanje modela. Podržava macOS, Linux i Windows. Odličan za: testiranje modela, ličnu upotrebu, development. Lošiji u: produkciji, high-throughput scenarijima, naprednoj optimizaciji.
vLLM — Produkcijski standard
vLLM je najpopularniji produkcijski inference engine. Ključne karakteristike: PagedAttention (eliminiše memorijsku fragmentaciju), continuous batching (do 10× veća propusnost), OpenAI-kompatibilan API, podrška za kvantizaciju (FP8, INT4, INT8). Odličan za: produkciju, API servere, high-throughput scenarije.
llama.cpp — CPU i Apple Silicon optimizacija
llama.cpp je optimizovan za CPU i Apple Silicon (Metal API). Podržava sve vrste kvantizacije (Q2–Q8, IQ2–IQ4). Odličan za: CPU-only servere, MacBook Pro, edge uređaje, lokalno testiranje bez GPU-a.
TensorRT-LLM — NVIDIA-optimizovan
TensorRT-LLM je NVIDIA-in inference engine sa najboljim performansama na NVIDIA hardveru. Koristi FP8, INT4 i INT8 kvantizaciju uz TensorRT optimizacije. Zahtijeva više vremena za setup ali nudi najbolje performanse.
Preporuka BIXIE
Za produkciju preporučujemo vLLM (OpenAI-kompatibilan API, najbolja propusnost) uz TensorRT-LLM za maksimalne performanse na NVIDIA hardveru. Za testiranje i development — Ollama. BIXIE konfiguriše i optimizuje inference engine prema vašim potrebama.