هوش گیتهوش گیترسانه، شبکه و یادگیری AI
ورود
خانهشبکهمدل‌هایادگیریپروژه‌ها
Hooshgate Referenceمقایسه تصمیم‌یارمتن‌بازبازبینی: 2026-04-24

مقايسه stackهاي serving و inference

وقتي open model انتخاب شده، سؤال بعدي فقط «کجا deploy کنيم؟» نيست؛ سؤال اين است که vLLM، TGI، endpoint managed يا cloud serving براي latency، throughput، ownership و migration path شما کدام trade-off را مي سازند.

بهترین کاربرد

platform teamها، infra ownerها و تيم هايي که از pilot گذشته اند و حالا بايد serving stack را بر اساس workload، hardware و on-call reality انتخاب کنند.

مسیر اجرا

engine و platform selection

ملاحظه مهم

engine benchmark به تنهايي براي انتخاب stack کافي نيست؛ observability، upgrade path، batching behavior و incident ownership هم بخشي از تصميم هستند.

دسترسی سریع

پوشش صفحهقرارداد راهنمامرورآموزشمقایسهارزیابیمنابع

لایسنس

Serving stack decision guide

پیچیدگی

ops-heavy decision

تسک‌ها

چت و دستیار • استدلال و تحلیل • کدنویسی

مودالیته‌ها

متن و چت • چندوجهی • Embedding / بردارسازی

پوشش واقعی

این صفحه چه packهایی را واقعاً پوشش می‌دهد؟

مرور مدل

کامل

این صفحه باید اول به‌عنوان مرجع شناخت، fit و boundary تصمیم‌گیری قابل اتکا باشد.

آموزش عملی

خلاصه روی همین صفحه

این pack روی این صفحه بیشتر در نقش سناریوی تصمیم‌یار و rollout path آمده است.

نصب و راه‌اندازی

از طریق guide مرتبط

در این صفحه setup فقط برای تصمیم‌گیری اشاره می‌شود و عمق آن باید در guideهای مرتبط دنبال شود.

اکوسیستم vLLMText Generation Inference (TGI)

serving و runtime

از طریق guide مرتبط

runtime در این صفحه فقط تا حدی که برای use-case decision لازم است مطرح می‌شود.

اکوسیستم vLLMText Generation Inference (TGI)

پیاده‌سازی

از طریق guide مرتبط

integration اینجا فقط تا حد اشاره آمده و عمق بیشتر در guideهای مرتبط است.

اکوسیستم vLLMText Generation Inference (TGI)

سازگارسازی

تعریف نشده

fine-tuning در این نوع صفحه محور اصلی نیست.

استقرار

از طریق guide مرتبط

در این صفحه deployment فقط برای انتخاب direction آمده و جزئیات در guideهای مرتبط است.

اکوسیستم vLLMText Generation Inference (TGI)

مقایسه

کامل

این صفحه باید به تصمیم‌گیری بین گزینه‌ها کمک کند، نه صرفاً معرفی.

ارزیابی

کامل

بدون eval و quality gate این hub نباید overclaim کند؛ بنابراین checklist ارزیابی روی صفحه آمده است.

منابع رسمی

کامل

منابع رسمی و مسیر مطالعه بیشتر باید روی هر صفحه کامل و شفاف باشد.

قرارداد راهنما

این راهنما دقیقاً برای چه چیزی است و بعد از آن به کجا می‌رویم؟

بهترین کاربرد

platform teamها، infra ownerها و تيم هايي که از pilot گذشته اند و حالا بايد serving stack را بر اساس workload، hardware و on-call reality انتخاب کنند.

مناسب نیست برای

engine benchmark به تنهايي براي انتخاب stack کافي نيست؛ observability، upgrade path، batching behavior و incident ownership هم بخشي از تصميم هستند.

پیش‌نیازها

model family مشخص، load profile، hardware يا cloud budget، observability baseline

خروجی مورد انتظار

يک shortlist دفاع پذير بين vLLM، endpoint managed يا cloud serving با owner، metric و rollback روشن

مرحله 1 تا 3

اگر فقط بخواهید با حداقل ابهام شروع کنید، از این سه گام جلو بروید.

مرحله 1

يک model family و يک workload reference انتخاب کنيد؛ comparison بدون workload ثابت مفيد نيست.

مرحله 2

candidateهاي واقعي را انتخاب کنيد؛ مثلا vLLM، HF Inference Endpoints يا SageMaker LMI.

مرحله 3

latency، throughput، startup time و rollback friction را در شرايط مشابه ثبت کنيد.

گام‌های بعدی پیشنهادی

  • اگر self-host شما قطعي شده، self-host-llm-production را براي rollout جدي باز کنيد.
  • اگر هنوز OS و hardware path روشن نيست، Linux self-host guide را کنار اين comparison ببينيد.
  • اگر managed path برايتان برنده است، HF Inference Endpoints يا SageMaker guide را vendor-specifically دنبال کنيد.

یادداشت‌های عملیاتی

  • offline eval و success criteria
  • staging با tracing و feature flag
  • limited rollout و سپس rollout مرحله‌ای
  • model، prompt/template و routing policy را version کنید.

سخت‌افزار / cost / runtime

  • single-node GPU
  • multi-node managed GPU
  • cloud endpoint classes
  • GPU server يا managed GPU nodes

راهنماهای مرتبط

این guide به‌تنهایی پایان مسیر نیست. برای decision یا rollout بعدی یکی از این صفحه‌ها را باز کنید.

راهنمای نصب

راهنمای self-host روی لینوکس

این guide برای تیمی است که واقعاً می‌خواهد روی Linux self-host کند: انتخاب بین vLLM، TGI، GGUF، container و incident path.

راهنمای استقرار

Inference Endpoints در Hugging Face

Hugging Face Inference Endpoints برای تیم‌هایی مهم است که می‌خواهند مدل‌های Hub را با burden کمتر وارد production کنند، اما هنوز انتخاب engine، model و cost را با دقت نگه دارند.

راهنمای استقرار

استقرار LLM روی SageMaker

این guide برای تیم‌هایی است که می‌خواهند serving مدل‌های باز یا سفارشی را روی SageMaker جلو ببرند و به rollout، endpoint lifecycle و cloud ops فکر می‌کنند.

مرور راهنما

این راهنما چه مسیری را روشن می‌کند؟

اين comparison براي تيم هايي است که مي دانند open-family يا self-host در scope آن هاست و حالا بايد stack serving را آگاهانه انتخاب کنند.

vLLM معمولا براي net-new self-host LLM deployment نقطه شروع قوي تري است. TGI هنوز در deploymentهاي موجود ديده مي شود اما براي net-new بايد maintenance-mode بودن آن را هم ببينيد. managed endpointها friction rollout را کم مي کنند ولي ownership را کامل حذف نمي کنند.

اگر workload شما هنوز ثابت نشده، ممکن است managed endpoint يا even API-first هنوز از raw engine بهتر باشد.

نقاط قوت

  • مقايسه روشن بين raw engine و managed path
  • تاکيد بر cost، latency و ownership واقعي
  • مناسب براي migration planning و decision support production

محدودیت‌ها

  • benchmark شما را نمي سازد؛ فقط چارچوب تصميم مي دهد
  • بعضي featureهاي engineها وابسته به model family و hardware هستند
  • نمي تواند جاي design gateway، auth يا observability را بگيرد

تفاوت کلیدی

سه نکته‌ای که این خانواده را از گزینه‌های هم‌رده جدا می‌کند.

نکته 1

در برابر enterprise-deployment، اين صفحه روي انتخاب خود stack serving متمرکز است.

نکته 2

در برابر Linux self-host guide، اينجا deployment step-by-step نيست؛ comparison decision است.

نکته 3

در برابر ecosystem pageها، trade-off بين engineها را کنار هم مي گذارد.

برای چه مناسب است

  • platform teamها، infra ownerها و تيم هايي که از pilot گذشته اند و حالا بايد serving stack را بر اساس workload، hardware و on-call reality انتخاب کنند.
  • vLLM براي self-host تازه و throughput-heavy معمولا دست بالاتر دارد.
  • managed endpoint براي rollout سريع و burden platform کمتر مناسب تر است.
  • cloud serving با ownership بيشتر براي تيم هاي platform و regulated cloud fit بهتر دارد.

برای چه مناسب نیست

  • engine benchmark به تنهايي براي انتخاب stack کافي نيست؛ observability، upgrade path، batching behavior و incident ownership هم بخشي از تصميم هستند.
  • اگر workload نامشخص است، انتخاب engine production از روز اول زودهنگام است.
  • اگر team owner براي incident و maintenance نداريد، raw self-host را دست کم گرفته ايد.

آموزش عملی

يک stack serving را بدون پشيماني انتخاب کنيد

self-host يک LLM سازماني با workload پايدار و چند تيم مصرف کننده

مرحله 1

workload اصلي، model family، context size و concurrency target را مکتوب کنيد.

مرحله 2

حداقل دو stack candidate را زير load test واقعي و با همين model family بسنجيد.

مرحله 3

metrics فني را کنار upgrade friction، observability و on-call ownership قرار دهيد.

مرحله 4

destination و migration path را از همان روز اول بنويسيد؛ مخصوصا اگر از path managed شروع مي کنيد.

نمونه ورودی

LLM داخلي براي assistant و code review با traffic متوسط و data boundary سازماني

خروجی مورد انتظار

يک shortlist دفاع پذير بين vLLM، endpoint managed يا cloud serving با owner، metric و rollback روشن

خطاهای رایج

اشتباه‌هایی که معمولاً باعث می‌شوند pilot یا implementation شکست بخورد.

نکته 1

اگر فقط benchmark خام را ببينيد، stackي را انتخاب مي کنيد که در incident و maintenance به مشکل مي خورد.

نکته 2

اگر model family و serving stack را جداگانه نسنجيد، نتيجه benchmark شما بي فايده مي شود.

مقایسه

چه زماني کدام stack مي برد؟

وقتی این مسیر انتخاب خوبی است

  • vLLM براي self-host تازه و throughput-heavy معمولا دست بالاتر دارد.
  • managed endpoint براي rollout سريع و burden platform کمتر مناسب تر است.
  • cloud serving با ownership بيشتر براي تيم هاي platform و regulated cloud fit بهتر دارد.

وقتی باید مسیر دیگری را انتخاب کرد

  • اگر workload نامشخص است، انتخاب engine production از روز اول زودهنگام است.
  • اگر team owner براي incident و maintenance نداريد، raw self-host را دست کم گرفته ايد.

نقشه تصمیم

اگر هنوز بین این خانواده و گزینه‌های رقیب مردد هستید، از این trade-off path شروع کنید.

بلوک 1

platform teamها، infra ownerها و تيم هايي که از pilot گذشته اند و حالا بايد serving stack را بر اساس workload، hardware و on-call reality انتخاب کنند.

بلوک 2

engine و platform selection

بلوک 3

engine benchmark به تنهايي براي انتخاب stack کافي نيست؛ observability، upgrade path، batching behavior و incident ownership هم بخشي از تصميم هستند.

اکوسيستم vLLM

چه زمانی مقايسه stackهاي serving و inference بهتر است

براي comparison بين چند stack بالاتر است.

چه زمانی گزینه مقابل بهتر است

اگر vLLM تقريباً قطعي است، ecosystem page دقيق تر و عملياتي تر مي شود.

Text Generation Inference (TGI)

چه زمانی مقايسه stackهاي serving و inference بهتر است

براي تصميم بين ماندن يا مهاجرت مفيدتر است.

چه زمانی گزینه مقابل بهتر است

اگر stack شما همين الان TGI است، ecosystem page جزئيات بيشتري مي دهد.

Inference Endpoints در Hugging Face

چه زمانی مقايسه stackهاي serving و inference بهتر است

براي مقايسه managed و self-host دقيق تر است.

چه زمانی گزینه مقابل بهتر است

اگر managed endpoint شما HF است، آن guide مستقيم تر است.

استقرار LLM روي SageMaker

چه زمانی مقايسه stackهاي serving و inference بهتر است

براي stack-level decision بالاتر است.

چه زمانی گزینه مقابل بهتر است

اگر AWS route شما قطعي است، SageMaker guide عملياتي تر است.

ارزیابی

Checklist serving stack

مرحله 1

model family و workload ثابت داشته باشيد.

مرحله 2

p95 latency و throughput را زير load test واقعي ثبت کنيد.

مرحله 3

rollback speed و incident debugging را هم بسنجيد.

مرحله 4

migration cost و maintenance outlook را مستند کنيد.

منابع رسمی

منابع رسمی و مسیر مطالعه بیشتر

vLLM OpenAI-compatible server

https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/openai_compatible_server.html

HF Inference Endpoints docs

https://huggingface.co/docs/inference-endpoints/about

TGI in maintenance mode

https://huggingface.co/docs/inference-endpoints/engines/tgi

SageMaker large model inference

https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/large-model-inference.html