DeepInfer vs vLLM: DeepSeek ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡುವುದು

DeepSeek-V4.1-Flash ಬಿಡುಗಡೆಯು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ (LLMs) ಉತ್ತಮ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಇಂಜಿನ್ ಯಾವುದು ಎಂಬ ಚರ್ಚೆಯನ್ನು ಮತ್ತೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ. ಕಳೆದ ಕೆಲವು ತಿಂಗಳಿನಿಂದ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೂಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ LLM ಸರ್ವಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ vLLM ಪ್ರಮಾಣಿತವಾಗಿತ್ತು, ಆದರೆ DeepSeek ತನ್ನದೇ ಆದ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಆದ DeepInfer ಅನ್ನು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಮಾಡಿದ್ದು, ಒಂದು ಬಲಿಷ್ಠ ಸ್ಪರ್ಧಿಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದೆ. ಅಕ್ಟೋಬರ್ 20, 2026 ರಂದು Apache-2.0 ಲೈಸೆನ್ಸ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ DeepInfer, DeepSeek ನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾದ ಉತ್ಪಾದನಾ-ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಆದರೆ, ಈ ಎರಡು ಇಂಜಿನ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಸ್ಕೋರ್ ಇರುವ ಒಂದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವಷ್ಟು ಸುಲಭವಲ್ಲ. ಅವು ವಿಭಿನ್ನ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿ ಇಟ್ಟುಕೊಂಡಿವೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಮಟ್ಟದ ಲವಲವಿಕೆಯನ್ನು (flexibility) ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. 2026 ರಲ್ಲಿ DeepInfer ಮತ್ತು vLLM ಅನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ತಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ನೈಜತೆಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

DeepInfer ಎಂದರೇನು?

DeepInfer ಎಂಬುದು DeepSeek ನ ಸ್ವಂತ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಇಂಜಿನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಈಗ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಕಂಪನಿಯ ಇತ್ತೀಚಿನ ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷತೆಯ ಮಾದರಿಯಾದ DeepSeek-V4.1-Flash ಅನ್ನು ಸರ್ವ್ ಮಾಡಲು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಂತಲ್ಲದೆ, DeepInfer ಎಂಬುದು DeepSeek ನ ವಿಶಿಷ್ಟ Mixture-of-Experts (MoE) ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ನಿಂದ ಗರಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ವಿಶೇಷ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.

ಇತ್ತೀಚಿನ ದಾಖಲೆಗಳ ಪ್ರಕಾರ, DeepInfer ಆಫ್‌ಲೈನ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸರ್ವಿಂಗ್‌ಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕೋರ್ ಇಂಜಿನ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು DSpark ಸ್ಪೆಕ್ಯುಲೇಟಿವ್ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್‌ಪರ್ಟ್-ಪ್ಯಾರಲೆಲ್ ಲೋಡ್ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸಿಂಗ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ನವೀನತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮಾದರಿಯ ರಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಿಗಿಯಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ DeepInfer ಸಾಮಾನ್ಯ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳು ನಕಲು ಮಾಡಲು ಸಂಘರ್ಷಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದು.

DeepInfer ಅಲ್ಲದದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಅದರ ಆರಂಭಿಕ ಬಿಡುಗಡೆಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಇದು KV ಕ್ಯಾಶೆ ಆಫ್‌ಲೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು Prefill-Decode (PD) ಡಿಸಾಗ್ರಿಗೇಷನ್‌ಗೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಇದರರ್ಥ, ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಹೊರಗಿನ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಷನ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡಿಪ್ಲಾಯ್‌ಮೆಂಟ್ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗಾಗಿ ಇದನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಟರ್ನ್‌ಕೀ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ತಂಡಗಳಿಗೆ, DeepInfer ಒಂದು ಸರಳೀಕೃತ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

vLLM ಇಕೋಸಿಸ್ಟಮ್: ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಲವಲವಿಕೆ

vLLM ಇಂದು ಕೂಡ ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ LLM ಸರ್ವಿಂಗ್ ಲೈಬ್ರರಿ ಆಗಿದೆ, 200 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಮಾಡೆಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಅದರ ಪ್ರಮುಖ ಶಕ್ತಿ ಎಂದರೆ ಅದರ ಬಹುಮುಖತೆ ಮತ್ತು OpenAI-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ API, ಇದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮರುಬರೆಯದೆ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. vLLM ವ್ಯಾಪಕ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ NVIDIA GPUs, AMD ಆಕ್ಸಿಲರೇಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು Intel Xeon CPUs ಸೇರಿವೆ.

2026 ರ ಅಕ್ಟೋಬರ್ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, vLLM DeepSeek-V4.1-Flash ಗಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಘೋಷಿಸಿತು. vLLM ತಂಡವು NVIDIA ಮತ್ತು Inferact ತಂಡದೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸಿ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು DeepSeek ನ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಕರ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿತು. ಇತ್ತೀಚಿನ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ಗಳು, 8 ರಿಂದ 256 ರವರೆಗಿನ ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರಗಳಲ್ಲಿ vLLM ಈಗ DeepInfer ನ ಡಿಕೋಡ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. DeepInfer ನ EP64DP64 ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, vLLM ಭಿನ್ನ ಸಮಾನಾಂತರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು (DEP32) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದೆ ಎಂಬುದು ವಿಶೇಷವಾಗಿದೆ.

ನೇರ ಹೋಲಿಕೆ: ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್

DeepInfer ಮತ್ತು vLLM ಅನ್ನು ಹೋಲಿಸಿದಾಗ, “ಯಾವುದು ವೇಗವಾಗಿದೆ” ಎಂಬುದಕ್ಕಿಂತ “ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಭಾರಕ್ಕೆ ಯಾವುದು ವೇಗವಾಗಿದೆ” ಎಂಬುದು ಮುಖ್ಯ. ಈ ಎರಡು ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದಾದವುಗಳಲ್ಲ; ಅವು ವಿಭಿನ್ನ ವಿನ್ಯಾಸ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪೂರಕ ಸಾಧನಗಳಾಗಿವೆ.

ಡಿಕೋಡ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ

ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಮುಖ್ಯವಾದ ಬಳಕೆದಾರ-ಮುಖಾಪೇಕ್ಷಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಡಿಕೋಡ್ ವೇಗ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಆರಂಭಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು DeepInfer ಗಮನಾರ್ಹ ಮುನ್ನಡೆ ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿದ್ದವು, ಆದರೆ vLLM ಈ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದೆ. 2026 ರ ಅಕ್ಟೋಬರ್ 23 ರಂದು vLLM ನ ಬ್ಲಾಗ್ ಪೋಸ್ಟ್ ಪ್ರಕಾರ, DeepSeek ನ ಡಿಕೋಡ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ vLLM DeepInfer ಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ. DeepSeek ಒದಗಿಸುವ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕರ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಪ್ರಿಫಿಲ್ ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡ್ ಹಂತಗಳ ಎರಡರಲ್ಲೂ ಭಾರೀ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮೂಲಕ ಈ ಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ, ಇದರರ್ಥ DeepSeek ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ vLLM ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಅನಾನುಕೂಲತೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಇತರ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ vLLM ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, vLLM ಮೂಲಕ DeepSeek-V4.1-Flash ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಕಡಿಮೆ ತೊಂದರೆ ಇರುವ ಅಪ್‌ಗ್ರೇಡ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದಕ್ಕೆ ಸಮರ್ಪಿತ ಇನ್ಫ್ರಾಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪುನರ್ವಿನ್ಯಾಸದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಪ್ರಿಫಿಲ್ ಮತ್ತು ಥ್ರೂಪುಟ್

ಮಾಡೆಲ್ ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಎಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಪ್ರಿಫಿಲ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಎರಡೂ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಇನ್ನೊಂದು ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. DeepInfer ನ ಎಕ್ಸ್‌ಪರ್ಟ್-ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಲೋಡ್ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸಿಂಗ್, MoE ಎಕ್ಸ್‌ಪರ್ಟ್‌ಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಭಾರವನ್ನು GPUs ನಡುವೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ವಿತರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದರಿಂದ ದೊಡ್ಡ ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೂಪುಟ್ ಸಿಗುತ್ತದೆ.

vLLM ನ ನಿರಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮತ್ತು PagedAttention ಯಂತ್ರೋಪದೇಶಗಳು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಥ್ರೂಪುಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಆದರೆ, vLLM ನ ಫ್ಲೆಕ್ಸಿಬಿಲಿಟಿ ಓವರ್‌ಹೆಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ. ಹಲವಾರು ಮಾಡೆಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕೋಡ್ ಪಾತ್‌ಗಳನ್ನು ಬೇಡುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, DeepInfer ನ ಕಿರಿದಾದ ಫೋಕಸ್ ಇದರಿಂದ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ DeepSeek-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಕ್‌ಲೋಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ರಿಸೋರ್ಸ್ ಬಳಕೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗಬಹುದು.

ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ

DeepInfer ಪ್ರಸ್ತುತ ಹೈ-ಎಂಡ್ NVIDIA GPUs ಗಳಿಗೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ B200 ಸರಣಿಗೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. 8x B200 ಸೆಟಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಸಿದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು DeepInfer ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಎಂದು ತೋರಿಸಿವೆ. ಆದರೆ, vLLM ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಅದರ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಬೆಂಬಲ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಹಳೆಯ A100s, H100s ಅಥವಾ ನಾನ್-NVIDIA ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, vLLM ನಿಮ್ಮ ಏಕೈಕ ವೈಯಬಲ್ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿರಬಹುದು. vLLM ನ ವ್ಯಾಪಕ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಹೆಟೆರೋಜಿನಿಯಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ GPU ಇನ್ವೆಂಟರಿ ಇರುವ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಇದನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: DeepInfer vs vLLM

ಒಳ್ಳೆಯ ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ ಬದಿಗಳು

DeepInfer

ಒಳ್ಳೆಯ ಬದಿಗಳು:

• DeepSeek ಗೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ: DeepSeek-V4.1-Flash ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಟೈಟ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಗರಿಷ್ಠ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
• ವಿಶೇಷ ಫೀಚರ್‌ಗಳು: DSpark ಸ್ಪೆಕ್ಯುಲೇಟಿವ್ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್‌ಪರ್ಟ್-ಪ್ಯಾರಲೆಲ್ ಲೋಡ್ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಔಟ್-ಆಫ್-ದಿ-ಬಾಕ್ಸ್ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
• ಸರಳತೆ: ಕೇವಲ DeepSeek ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸರ್ವ್ ಮಾಡಬೇಕಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಷನ್ ಓವರ್‌ಹೆಡ್.
• ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಪ್ಯಾರಿಟಿ: ಡಿಕೋಡ್ ಸ್ಪೀಡ್‌ನಲ್ಲಿ vLLM ಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿದ್ದು, ಗುರಿ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಉತ್ತಮ ರಿಸೋರ್ಸ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.

ಕೆಟ್ಟ ಬದಿಗಳು:

• ಸೀಮಿತ ವ್ಯಾಪ್ತಿ: ಕೇವಲ DeepSeek ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ; ಮಲ್ಟಿ-ಮಾಡೆಲ್ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ.
• ಕಳೆದುಹೋದ ಫೀಚರ್‌ಗಳು: ಕೆಲವು ಲಾರ್ಜ್-ಸ್ಕೇಲ್ ಡಿಪ್ಲಾಯ್‌ಮೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾದ KV ಕ್ಯಾಶೆ ಆಫ್‌ಲೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು PD ಡಿಸಾಗ್ರಿಗೇಷನ್ ಇದರಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲ.
• ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು: ಹೊಸ NVIDIA GPUs ಗಳಿಗೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ; ಹಳೆಯ ಅಥವಾ ನಾನ್-NVIDIA ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸದಿರಬಹುದು.
• ಚಿಕ್ಕ ಕಮ್ಯುನಿಟಿ: ಹೊಸ ರಿಲೀಸ್ ಆಗಿರುವುದರಿಂದ, vLLM ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಟೂಲ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕಮ್ಯುನಿಟಿ ಬೆಂಬಲದ ಚಿಕ್ಕ ಇಕೋಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

vLLM

ಒಳ್ಳೆಯ ಬದಿಗಳು:

• ಬಹುಮುಖತೆ: 200 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಮಾದರಿ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಹು-ಮಾದರಿ ನಿಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
• ವ್ಯಾಪಕ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಬೆಂಬಲ: ಹಳೆಯ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿಶಾಲ ಶ್ರೇಣಿಯ GPUs ಮತ್ತು CPUs ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
• ಪರಿಪಕ್ವ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ: ದೊಡ್ಡ ಸಮುದಾಯ, ವ್ಯಾಪಕ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಜನಪ್ರಿಯ AI ಉಪಕರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣ.
• ಸುಧಾರಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು: KV ಕ್ಯಾಶ್ ಆಫ್‌ಲೋಡಿಂಗ್, PD ಡಿಸಾಗ್ರಿಗೇಷನ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್-ಗ್ರೇಡ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
• OpenAI ಹೊಂದಾಣಿಕೆ: ಇರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭ ಏಕೀಕರಣ.

ಕೆಟ್ಟ ಬದಿಗಳು:

• ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಭಾರ: ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ವಿನ್ಯಾಸವು ವಿಶೇಷ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕೆಲವು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಭಾರವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಕಲಿಕೆಯ ವಕ್ರರೇಖೆಯನ್ನು (learning curve) ಕಠಿಣಗೊಳಿಸಬಹುದು.
• ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸ: DeepSeek ಗಾಗಿ DeepInfer ನೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾದರೂ, ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಇತರ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಬದಲಾಗಬಹುದು.

ನೀವು ಯಾವುದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕು?

DeepInfer ಮತ್ತು vLLM ನಡುವಿನ ನಿರ್ಧಾರವು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ.

DeepInfer ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ:

• ನೀವು DeepSeek-V4.1-Flash ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ.
• ನೀವು ಹೈ-ಎಂಡ್ NVIDIA GPUs (ಉದಾ., B200) ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ.
• ಆಫ್‌ಲೈನ್ ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬ್ಯಾಚ್-ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಗರಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ನಿಮಗೆ ಬೇಕಿದ್ದರೆ.
• KV ಕ್ಯಾಶ್ ಆಫ್‌ಲೋಡಿಂಗ್ ಅಥವಾ PD ಡಿಸಾಗ್ರಿಗೇಷನ್ ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ.
• ಕಡಿಮೆ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಭಾರದೊಂದಿಗೆ ಸರಳೀಕೃತ, ವಿಶೇಷ ಉಪಕರಣವನ್ನು ನೀವು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿದರೆ.

vLLM ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ:

• DeepSeek ಜೊತೆಗೆ ಬಹು ಮಾದರಿ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳನ್ನು ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಬೇಕಿದ್ದರೆ.
• ನೀವು ವಿಷಮ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಪರಿಸರವನ್ನು (ಮಿಶ್ರ GPUs, ಹಳೆಯ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್) ಹೊಂದಿದ್ದರೆ.
• KV ಕ್ಯಾಶ್ ಆಫ್‌ಲೋಡಿಂಗ್ ಅಥವಾ PD ಡಿಸಾಗ್ರಿಗೇಷನ್ ನಂತಹ ಸುಧಾರಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ.
• ಸುಲಭ ಏಕೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ OpenAI-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ API ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನೀವು ಬಯಸಿದರೆ.
• ದೊಡ್ಡ ಸಮುದಾಯದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಪಕ್ವ, ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿತ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನೀವು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿದರೆ.

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ಗಳು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದ್ದರೂ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಭಾರದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದೀರ್ಘ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿರುವ ಚಾಟ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ, ಡಿಕೋಡ್ ವೇಗವು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ಎರಡೂ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಈಗ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಡಿಕೋಡ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಆಯ್ಕೆಯು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸರಳತೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರಬಹುದು. ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ vLLM ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, DeepSeek ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಸರಳವಾಗಿದೆ. DeepSeek ಗಾಗಿ ಮೀಸಲಾದ ಹೊಸ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನೀವು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, DeepInfer ಉತ್ತಮ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.

ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರಾಸೆಸಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸಾರಾಂಶೀಕರಣ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ತೆಗೆಯುವಿಕೆಗೆ, ಪ್ರಿಫಿಲ್ ವೇಗ ಮತ್ತು ಥ್ರೂಪುಟ್ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. DeepInfer ನ ಎಕ್ಸ್‌ಪರ್ಟ್-ಪ್ಯಾರಲಲ್ ಲೋಡ್ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸಿಂಗ್ ಇಲ್ಲಿ ಅನುಕೂಲ ಒದಗಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ vLLM ನ ಕಂಟಿನ್ಯೂಸ್ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಕೂಡ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ. ಒಂದು ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ವರ್ಕ್‌ಲೋಡ್ ಮೇಲೆ ಪೈಲಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವುದನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರಗಳು

DeepSeek ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ DeepInfer ವೇಗವಾಗಿದೆಯೇ? ಅಕ್ಟೋಬರ್ 2026 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, DeepSeek-V4.1-Flash ಗಾಗಿ vLLM ತನ್ನ ಕರ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿ DeepInfer ನ ಡಿಕೋಡ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಸಮನಾಗಿಸಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಿಫಿಲ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ DeepInfer ಇನ್ನೂ ಮುನ್ನಡೆ ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ನಗಣ್ಯವಾಗಿದೆ.

DeepSeek ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಇತರ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ DeepInfer ಬಳಸಬಹುದೇ? ಇಲ್ಲ. DeepInfer ಪ್ರಸ್ತುತ DeepSeek-V4.1-Flash ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ DeepSeek ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು vLLM ನಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಎಂಜಿನ್ ಅಲ್ಲ.

DeepInfer KV ಕ್ಯಾಶ್ ಆಫ್‌ಲೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಅಕ್ಟೋಬರ್ 2026 ರಲ್ಲಿ ಇದರ ಆರಂಭಿಕ ಬಿಡುಗಡೆಯ ಹೊತ್ತಿಗೆ, DeepInfer KV ಕ್ಯಾಶ್ ಆಫ್‌ಲೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಫೀಚರ್ vLLM ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಅಪ್‌ಡೇಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ DeepInfer ಗೆ ಸೇರಿಸಬಹುದು.

ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಯಾವ ಎಂಜಿನ್ ಉತ್ತಮ? ಅದರ ಪಕ್ವತೆ, ವ್ಯಾಪಕ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು PD ಡಿಸಾಗ್ರಿಗೇಷನ್ ನಂತಹ ಪ್ರಗತಿಪರ ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಕಾರಣದಿಂದ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ vLLM ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. DeepSeek ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮಾಡೆಲ್ ಆಗಿದ್ದು ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಕನಿಷ್ಠವಾಗಿರುವ ವಿಶೇಷ ಡಿಪ್ಲಾಯ್‌ಮೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ DeepInfer ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

DeepInfer ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಆಗಿದೆಯೇ? ಹೌದು, DeepInfer ಅನ್ನು Apache-2.0 ಲೈಸೆನ್ಸ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಇದು ವಾಣಿಜ್ಯ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ

DeepInfer ಬಿಡುಗಡೆಯು LLM ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಮೈಲಿಗಲ್ಲನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾಡೆಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ನೊಂದಿಗೆ ಬಿಗಿಯಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ, ವಿಶೇಷ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪರ್ಧಿಸಬಲ್ಲವು ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ತೋರಿಸಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, DeepSeek ನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು vLLM ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ, ಅದು ಪ್ರಬಲ ಸ್ಪರ್ಧಿಯಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಬೆಂಬಲ ಬೇಕಾದ ತಂಡಗಳಿಗೆ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, vLLM ಇನ್ನೂ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಬಹುಮುಖ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿಯೇ ಉಳಿದಿದೆ. ಇದು ಇತರ ಮಾದರಿಗಳ ಜೊತೆಗೆ DeepSeek-V4.1-Flash ಅನ್ನು ಸೇವೆಗೊಳಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಕುಸಿತವಿಲ್ಲ. NVIDIA ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಿಂದ ಗರಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬಯಸುವ DeepSeek ಗೆ ಸಮರ್ಪಿತವಾದ ತಂಡಗಳಿಗೆ DeepInfer ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಎರಡೂ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳು ಮುಂದುವರಿದಂತೆ, ಫೀಚರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಿ ಇನ್ನಷ್ಟು ಏಕೀಕರಣ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿದ್ದು, ಇದರಿಂದ AI ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಎಂದಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಆಯ್ಕೆಗಳು ಸಿಗಲಿವೆ.