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Author: Danny Gerst
Platform: linkedin
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๐ฏ๐๐๐, ๐๐๐๐๐ง๐  ๐ฎ๐ง๐ ๐๐ฏ๐ข๐๐ข๐ ๐๐๐: ๐๐ง๐๐๐ซ๐๐ง๐ณ-๐๐ง๐ ๐ข๐ง๐๐ฌ ๐ข๐ฆ ๐๐๐ซ๐ ๐ฅ๐๐ข๐๐ก Inferenz-Engines wie vLLM, SGLang und Nvidia NIM entscheiden maรgeblich รผber Durchsatz, Latenz und Stabilitรคt groรer Sprachmodelle unter Last. Ein praxisnahes Benchmark vergleicht die drei Werkzeuge und untersucht realistische Workloads auf Durchsatz und Streaming-Stabilitรคt. Mit fast 6 Seiten technischem Know-How und Analysen ist dies einer der bisher ausfรผhrlichen Artikel von mir. Wenn du nur an den Zahlen, Daten, Fakten interessiert bist. In den Kommentaren findest du den Link zu allen Diagrammen und Zahlen. Kommentiere gerne was du in dieser Hinsicht so rausgefunden hast.
