DeepInfer ਬਨਾਮ vLLM: DeepSeek ਇਨਫਰੈਂਸ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ

DeepSeek-V4.1-Flash ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਨੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਇਨਫਰੈਂਸ ਇੰਜਣ ਬਾਰੇ ਬਹਿਸ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਹੜਕਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੋਂ, vLLM ਉੱਚ-ਥਰੂਪੁੱਟ LLM ਸਰਵਿੰਗ ਲਈ ਅਧਿਕਾਰਤ ਮਿਆਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ DeepSeek ਵੱਲੋਂ ਆਪਣੇ ਇਨਫਰੈਂਸ ਫਰੇਮਵਰਕ, DeepInfer ਨੂੰ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਰਨ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਤੀਦਵਈ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ ਹੈ। 20 ਅਕਤੂਬਰ, 2026 ਨੂੰ Apache-2.0 ਲਾਇਸੈਂਸ ਅਧੀਨ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਗਏ DeepInfer, DeepSeek ਦੇ ਨਵੇਂ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟਿਊਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਗ੍ਰੇਡ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹਨਾਂ ਦੋਵਾਂ ਇੰਜਣਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਉੱਚ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸਕੋਰ ਵਾਲੇ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਚੁਣਨ ਜਿੰਨਾ ਸੌਖਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਕਸਦਾਂ ਲਈ ਹਨ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਕਨਫੀਗਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗਾਈਡ 2026 ਵਿੱਚ DeepInfer ਬਨਾਮ vLLM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਅੰਤਰ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਹਕੀਕਤਾਂ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਂਦੀ ਹੈ।

DeepInfer ਕੀ ਹੈ?

DeepInfer, DeepSeek ਦਾ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਇਨਫਰੈਂਸ ਇੰਜਣ ਹੈ, ਜੋ ਹੁਣ ਜਨਤਕ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਨਵੇਂ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਉੱਚ-ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ, DeepSeek-V4.1-Flash ਨੂੰ ਸਰਵ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ ਫਰੇਮਵਰਕਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, DeepInfer ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ DeepSeek ਦੇ ਵਿਲੱਖਣ ਮਿਸ਼ਰਣ-ਆਫ਼-ਐਕਸਪਰਟਸ (MoE) ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੱਢਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਹਾਲੀਆ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਨੁਸਾਰ, DeepInfer ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਸਰਵਿੰਗ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਆਫਲਾਈਨ ਇਨਫਰੈਂਸ ਅਤੇ ਕੋਰ ਇੰਜਣ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਈ ਮੁੱਖ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ DSpark ਸਪੈਕੂਲੇਟਿਵ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਐਕਸਪਰਟ-ਪੈਰਲਲ ਲੋਡ ਬੈਲੈਂਸਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਫੀਚਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਬਣਤਰ ਨਾਲ ਕਸੀ ਹੋਈ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ DeepInfer ਮੈਮੋਰੀ ਐਕਸੈਸ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟ ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜਨਰਿਕ ਇੰਜਣਾਂ ਲਈ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।

ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ DeepInfer ਕੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਦੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ, ਇਸ ਵਿੱਚ KV ਕੈਸ਼ ਆਫਲੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਫਿਲ-ਡੀਕੋਡ (PD) ਡਿਸਐਗਰੀਗੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸਪੋਰਟ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਫਿਲਹਾਲ ਖਾਸ ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਫੀਚਰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜਾਂ ਬਾਹਰੀ ਓਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲੇਅਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਾਲੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਖਾਸ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਲਈ ਟਰਨਕੀ ਹੱਲ ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖਣ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, DeepInfer ਇੱਕ ਸਰਲ, ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲਾ ਰਾਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

vLLM ਈਕੋਸਿਸਟਮ: ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਲਚਕਤਾ

vLLM ਹੁਣ ਵੀ ਸਭ ਤੋਂ ਲੋਕਪ੍ਰਿਅ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ LLM ਸਰਵਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 200 ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਾਂ ਲਈ ਸਪੋਰਟ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਤਾਕਤ ਇਸਦੀ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਅਤੇ OpenAI-ਅਨੁਕੂਲ API ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਕੋਡ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੇ ਬਿਨਾਂ ਮਾਡਲ ਬਦਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। vLLM ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ NVIDIA GPUs, AMD ਐਕਸਲਰੇਟਰ ਅਤੇ Intel Xeon CPUs ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਅਕਤੂਬਰ 2026 ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, vLLM ਨੇ DeepSeek-V4.1-Flash ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਨੁਕੂਲਨਾਂ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ। vLLM ਟੀਮ ਨੇ NVIDIA ਅਤੇ Inferact ਟੀਮ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ DeepSeek ਦੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਰਨਲਜ਼ ਨੂੰ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟ ਕੀਤਾ। ਹਾਲੀਆ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ vLLM ਹੁਣ 8 ਤੋਂ 256 ਤੱਕ ਦੇ ਬੈਚ ਸਾਈਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ DeepInfer ਦੀ ਡੀਕੋਡ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਲੇਖਣਯੋਗ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ vLLM ਨੇ DeepInfer ਦੀ EP64DP64 ਸੰਰਚਨਾ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਪੈਰਲਲਿਜ਼ਮ ਰਣਨੀਤੀ (DEP32) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਹ ਬਰਾਬਰੀ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਹੈ।

ਸਿੱਧਾ ਮੁਕਾਬਲਾ: ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ

ਜਦੋਂ DeepInfer ਅਤੇ vLLM ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਗੱਲਬਾਤ “ਕਿਹੜਾ ਤੇਜ਼ ਹੈ” ਤੋਂ ਵੱਧ “ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਸ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਤੇਜ਼ ਹੈ” ਬਾਰੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਇੰਜਣ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲੇ ਜਾਣਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦਰਸ਼ਨਾਂ ਵਾਲੇ ਪੂਰਕ ਸਾਧਨ ਹਨ।

ਡੀਕੋਡ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ

ਯੂਜ਼ਰ-ਫੇਸਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਡੀਕੋਡ ਸਪੀਡ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਟੈਸਟਾਂ ਨੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਸੀ ਕਿ DeepInfer ਕੋਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲੀਡ ਸੀ, ਪਰ vLLM ਨੇ ਇਸ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। 23 ਅਕਤੂਬਰ 2026 ਨੂੰ vLLM ਦੇ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ ਅਨੁਸਾਰ, vLLM DeepSeek ਦੀ ਡੀਕੋਡ ਸੰਰਚਨਾ 'ਤੇ DeepInfer ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਰਾਬਰੀ ਪ੍ਰੀਫਿਲ ਅਤੇ ਡੀਕੋਡ ਦੋਵਾਂ ਪੜਾਵਾਂ ਦੇ ਭਾਰੀ ਅਨੁਕੂਲਨ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ DeepSeek ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਾਰਡਵੇਅਰ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਰਨਲਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਲਈ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ vLLM ਹੁਣ DeepSeek ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਅਸਹਾਇਕ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹੋਰ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ vLLM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ vLLM ਰਾਹੀਂ DeepSeek-V4.1-Flash ਸਪੋਰਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਰਗੜ ਵਾਲਾ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਪ੍ਰੀਫਿਲ ਅਤੇ ਥ੍ਰੂਪੁੱਟ

ਪ੍ਰੀਫਿਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਹੋਰ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਦੋਵੇਂ ਇੰਜਣ ਮੁਹਾਰਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। DeepInfer ਦਾ ਐਕਸਪਰਟ-ਪੈਰਲਲ ਲੋਡ ਬੈਲੈਂਸਿੰਗ MoE ਐਕਸਪਰਟਾਂ ਦੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲੋਡ ਨੂੰ GPUs ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਵੰਡਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਬੈਚ ਸਾਈਜ਼ਾਂ ਲਈ ਉੱਚ ਥ੍ਰੂਪੁੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

vLLM ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਬੈਚਿੰਗ ਅਤੇ PagedAttention ਵਿਧੀਆਂ ਵੀ ਵਧੀਆ ਥ੍ਰੂਪੁੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, vLLM ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਨਾਲ ਵਾਧੂ ਭਾਰ (overhead) ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਵੱਡੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਜਟਿਲ ਕੋਡ ਪਾਥ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, DeepInfer ਦਾ ਸੰਕੁਚਿਤ ਫੋਕਸ ਇਸਨੂੰ ਇਹ ਵਾਧੂ ਭਾਰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ DeepSeek-ਖਾਸ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਲਈ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ

DeepInfer ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਹਾਈ-ਐਂਡ NVIDIA GPUਜ਼ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ B200 ਲੜੀ। 8x B200 ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ 'ਤੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਟੈਸਟਾਂ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ DeepInfer ਬਹੁਤ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, vLLM ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇਸਦਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸਮਰਥਨ ਸੀਮਤ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪੁਰਾਣੇ A100s, H100s, ਜਾਂ ਗੈਰ-NVIDIA ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਚਲਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ vLLM ਸ਼ਾਇਦ ਤੁਹਾਡਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਕਲਪ ਹੈ। vLLM ਦਾ ਵੱਡਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਇਸਨੂੰ ਵਿਖਮ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ GPU ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਚੋਣ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: DeepInfer vs vLLM

ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ

DeepInfer

ਫਾਇਦੇ:

• DeepSeek ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ: DeepSeek-V4.1-Flash ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨਾਲ ਕਸਰਤੀ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ: ਬਾਕਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ DSpark ਸਪੈਕੂਲੇਟਿਵ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਐਕਸਪਰਟ-ਪੈਰਲਲ ਲੋਡ ਬੈਲੈਂਸਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਸਰਲਤਾ: ਉਹਨਾਂ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਲਈ ਘੱਟ ਕਨਫ਼ਿਗਰੇਸ਼ਨ ਭਾਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ DeepSeek ਮਾਡਲ ਸਰਵ ਕਰਨੇ ਹਨ।
• ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਰਾਬਰੀ: ਡੀਕੋਡ ਸਪੀਡ ਵਿੱਚ vLLM ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਆਪਣੇ ਟਾਰਗੇਟ ਮਾਡਲ ਲਈ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਨੁਕਸਾਨ:

• ਸੀਮਤ ਦਾਇਰਾ: ਸਿਰਫ਼ DeepSeek ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਮਲਟੀ-ਮਾਡਲ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ।
• ਗੁੰਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ: KV ਕੈਸ਼ ਆਫ਼ਲੋਡਿੰਗ ਅਤੇ PD ਡਿਸਐਗਰੀਗੇਸ਼ਨ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ, ਜੋ ਕੁਝ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੀਆਂ ਤਾਇਨਾਤੀਆਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
• ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪਾਬੰਦੀਆਂ: ਨਵੇਂ NVIDIA GPUਜ਼ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੈ; ਪੁਰਾਣੇ ਜਾਂ ਗੈਰ-NVIDIA ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।
• ਛੋਟਾ ਭਾਈਚਾਰਾ: ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਰਿਲੀਜ਼ ਵਜੋਂ, vLLM ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇਸਦੇ ਟੂਲਜ਼ ਅਤੇ ਭਾਈਚਾਰਕ ਸਮਰਥਨ ਦਾ ਛੋਟਾ ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਹੈ।

vLLM

ਫਾਇਦੇ:

• ਬਹੁਮੁਖੀਤਾ: 200 ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਮਲਟੀ-ਮਾਡਲ ਤਾਇਨਾਤੀ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ।
• ਵਿਆਪਕ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸਮਰਥਨ: GPU ਅਤੇ CPU ਦੀ ਵੱਡੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪੁਰਾਣਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
• ਪੱਕਾ ਇਕੋਸਿਸਟਮ: ਵੱਡੀ ਕਮਿਊਨਿਟੀ, ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਅਤੇ ਲੋਕਪ੍ਰਿਯ AI ਟੂਲਜ਼ ਨਾਲ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ।
• ਉੱਨਤ ਫੀਚਰ: KV ਕੈਸ਼ ਆਫਲੋਡਿੰਗ, PD ਡਿਸਐਗ੍ਰੀਗੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਗ੍ਰੇਡ ਫੀਚਰਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• OpenAI ਅਨੁਕੂਲਤਾ: ਮੌਜੂਦਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟਾਂ ਨਾਲ ਆਸਾਨ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ।

ਨੁਕਸਾਨ:

• ਓਵਰਹੈੱਡ: ਜਨਰਲ-ਪਰਪਜ਼ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਾਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਇੰਜਣਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕੁਝ ਓਵਰਹੈੱਡ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਜਟਿਲਤਾ: ਵੱਧ ਕਨਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਵਿਕਲਪ ਅਨੁਕੂਲਨ ਲਈ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਵਕਰ ਨੂੰ ਤਿੱਖਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨਤਾ: ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ DeepSeek ਲਈ DeepInfer ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਹੋਰ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਹੜਾ ਚੁਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

DeepInfer ਅਤੇ vLLM ਵਿਚਕਾਰ ਫੈਸਲਾ ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਕਸਦ ਅਤੇ ਇਨਫਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

DeepInfer ਚੁਣੋ ਜੇਕਰ:

• ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ DeepSeek-V4.1-Flash ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
• ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹਾਈ-ਐਂਡ NVIDIA GPUs (ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, B200) ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ।
• ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਫਲਾਈਨ ਇਨਫਰੈਂਸ ਜਾਂ ਖਾਸ ਬੈਚ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
• ਤੁਹਾਨੂੰ KV ਕੈਸ਼ ਆਫਲੋਡਿੰਗ ਜਾਂ PD ਡਿਸਐਗ੍ਰੀਗੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।
• ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ ਕਨਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਓਵਰਹੈੱਡ ਵਾਲੇ ਸਟ੍ਰੀਮਲਾਈਨਡ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟੂਲ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹੋ।

vLLM ਚੁਣੋ ਜੇਕਰ:

• ਤੁਹਾਨੂੰ DeepSeek ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕਈ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਸਰਵ ਕਰਨੇ ਹਨ।
• ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਵਿਖਮ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਾਤਾਵਰਣ (ਮਿਸ਼ਰਤ GPUs, ਪੁਰਾਣਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ) ਹੈ।
• ਤੁਹਾਨੂੰ KV ਕੈਸ਼ ਆਫਲੋਡਿੰਗ ਜਾਂ PD ਡਿਸਐਗ੍ਰੀਗੇਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਉੱਨਤ ਫੀਚਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
• ਤੁਸੀਂ ਆਸਾਨ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਈ OpenAI-ਅਨੁਕੂਲ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
• ਤੁਸੀਂ ਵੱਡੀ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਵਾਲੇ ਪੱਕੇ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਰਥਿਤ ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹੋ।

ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਵਿਚਾਰ

ਹਾਲਾਂਕਿ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ, ਪਰ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਲੋਡ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਜਵਾਬਾਂ ਵਾਲੇ ਚੈਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ, ਡੀਕੋਡ ਸਪੀਡ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਦੋਵੇਂ ਇੰਜਣ ਹੁਣ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਡੀਕੋਡ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਚੋਣ ਸ਼ਾਇਦ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਸਰਲਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ vLLM ਕਲੱਸਟਰ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ DeepSeek ਸਮਰਥਨ ਜੋੜਨਾ ਸਿੱਧਾ-ਸਾਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ DeepSeek ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਨਵਾਂ ਇਨਫਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ DeepInfer ਬਿਹਤਰ ਸਰੋਤ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕੰਮਾਂ ਲਈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਾਰਾਂਸ਼ਕਰਨ ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਨਿਕਾਸ, ਪ੍ਰੀਫਿਲ ਸਪੀਡ ਅਤੇ ਥ੍ਰੂਪੁੱਟ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। DeepInfer ਦਾ ਐਕਸਪਰਟ-ਪੈਰਲਲ ਲੋਡ ਬੈਲੈਂਸਿੰਗ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਵਾਧਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ vLLM ਦਾ ਕੰਟੀਨਿਊਅਸ ਬੈਚਿੰਗ ਵੀ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਇੰਜਣ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਖਾਸ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਵਰਕਲੋਡ 'ਤੇ ਪਾਇਲਟ ਟੈਸਟ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

FAQ

ਕੀ DeepSeek ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ vLLM ਨਾਲੋਂ DeepInfer ਤੇਜ਼ ਹੈ? ਅਕਤੂਬਰ 2026 ਤੱਕ, vLLM ਨੇ DeepSeek-V4.1-Flash ਲਈ ਆਪਣੇ ਕਰਨਲਾਂ ਨੂੰ DeepInfer ਦੀ ਡੀਕੋਡ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ DeepInfer ਦੇ ਕੁਝ ਖਾਸ ਪ੍ਰੀਫਿਲ ਸਥਿਤੀਆਂ ਜਾਂ ਸਰੋਤ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਹਾਲੇ ਵੀ ਫਾਇਦੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਕਸਦਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਅੰਤਰ ਨਾ-ਮਾਤਰ ਹੈ।

ਕੀ ਮੈਂ DeepSeek ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ DeepInfer ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹਾਂ? ਨਹੀਂ। DeepInfer ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ DeepSeek-V4.1-Flash ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ DeepSeek ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ vLLM ਵਾਂਗ ਇੱਕ ਆਮ ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲਾ ਇਨਫਰੈਂਸ ਇੰਜਣ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਕੀ DeepInfer KV ਕੈਸ਼ ਆਫਲੋਡਿੰਗ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਅਕਤੂਬਰ 2026 ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੱਕ, DeepInfer KV ਕੈਸ਼ ਆਫਲੋਡਿੰਗ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਹ ਫੀਚਰ vLLM ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਅੱਪਡੇਟਾਂ ਵਿੱਚ DeepInfer ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਇੰਜਣ ਵਧੀਆ ਹੈ? vLLM ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪੱਕਾ ਹੋ ਚੁੱਕਾ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸਮਰਥਨ ਹੈ ਅਤੇ PD ਡਿਸਐਗ੍ਰੀਗੇਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਐਡਵਾਂਸਡ ਫੀਚਰ ਹਨ। DeepInfer ਖਾਸ ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ DeepSeek ਮੁੱਖ ਮਾਡਲ ਹੈ ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਘੱਟ ਹਨ।

ਕੀ DeepInfer ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਹੈ? ਹਾਂ, DeepInfer Apache-2.0 ਲਾਈਸੈਂਸ ਅਧੀਨ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਪਾਰਕ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਸੋਧ ਦੀ ਆਗਿਆ ਹੈ।

ਸਿੱਟਾ

DeepInfer ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼ LLM ਇਨਫਰੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਖਾਸ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨਾਲ ਕਸੀਦਗੀ ਨਾਲ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਇੰਜਣ ਆਮ ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ ਫ੍ਰੇਮਵਰਕਾਂ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, vLLM ਦੁਆਰਾ DeepSeek ਦੀਆਂ ਅਨੁਕੂਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਪਣਾਉਣਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਦਾਅਵੇਦਾਰ ਬਣਿਆ ਰਹੇ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸਮਰਥਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ, vLLM ਹਾਲੇ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਬਹੁਮੁਖੀ ਚੋਣ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ DeepSeek-V4.1-Flash ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਗੁਆਏ ਸਰਵ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। DeepInfer ਉਹਨਾਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਜੋ DeepSeek ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ NVIDIA ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਤੋਂ ਹਰ ਸੰਭਵ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਿਕਾਲਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਦੋਵੇਂ ਇੰਜਣ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦੇ ਰਹਿਣਗੇ, ਅਸੀਂ ਫੀਚਰਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਮੇਲ-ਜੋਲ ਦੇਖਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਕੋਲ ਆਪਣੇ AI ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਵਿਕਲਪ ਹੋਣਗੇ।