Halkalı merkez mahallesi fatih cd ozgur apt no 46 , Küçükçekmece , İstanbul , 34303 , TR
Inference motoru seçimi 'hangisi en hızlı?' sorusundan daha geniştir. Model formatı, GPU sayısı, VRAM, quantization, concurrency, API standardı, deployment karmaşıklığı ve hedef latency aynı modeli farklı motorlarda farklı avantajlı hale getirir.
Genel çerçevede vLLM ve SGLang yüksek throughput/multi-GPU production serving'e, Ollama hızlı kurulum ve local/self-host model yönetimine, llama.cpp ise GGUF quantization ile CPU/GPU hibrit ve geniş donanım uyumluluğuna güçlü adaydır. Nihai seçim aynı model, context ve concurrency ile benchmark edilmelidir.
Bu tablo mutlak performans sıralaması değildir; motorların öne çıktığı deployment karakterini gösterir.
Benchmark öncesi shortlist oluşturmak için deployment hedefini netleştirin.
GPU cluster ve throughput
Model pull/run ve basit API
Quantization + hybrid offload
Aynı model revision/quantization, context, output token, concurrency ve GPU üzerinde test yapın. TTFT, TPOT, throughput, VRAM ve error rate birlikte kaydedilmelidir.
TLS, auth, quota, rate limit, request log ve tenant politikası ayrı gateway/reverse proxy'de yönetilmelidir. Engine health/metrics endpoint'leri de public bırakılmamalıdır.
GPU clock/VRAM, CPU, RAM ve driver bilgisi benchmark raporunun parçası olmalıdır.
Türkiye (Türkçe)
Almanya (German)
Worldwide (English)
nvidia-smilscpu | head -n 20free -huname -apython3 --versionModel, GPU, context ve concurrency'ye göre değişir. Aynı workload ile TTFT/TPOT/throughput benchmark yapılmadan kesin sıralama yapmak doğru değildir.
Evet; concurrency/queue/context ve API güvenliği dikkatle planlanmalıdır. Çok büyük multi-GPU serving'de vLLM/SGLang gibi motorlar daha uygun olabilir.
GGUF quantization, geniş CPU/GPU backend desteği ve CPU+GPU hybrid inference esnekliği nedeniyle özellikle kaynak kısıtlı veya heterojen donanımda güçlüdür.
Model, GPU, context, concurrency ve latency hedefini iletin; vLLM/SGLang/Ollama/llama.cpp için karşılaştırmalı test planı çıkaralım.