Inferencia de LLMs en GPU Cloud: Velocidad y Costo Optimizados
Inferencia de LLMs en GPU Cloud: Velocidad y Costo Optimizados
Frameworks de Inferencia
| Framework | Mejor para | Speedup vs HF |
|-------------|------------------------------|---------------|
| vLLM | Alto throughput, batch grande | 10-24× |
| TGI (HF) | Facilidad de uso | 5-10× |
| Ollama | Desarrollo simple | 3-6× |
| TensorRT-LLM| Máximo rendimiento NVIDIA | 20-40× |
Benchmarks (Llama 3.1 8B, FP16)
| GPU | Tokens/seg (B=1) | Tokens/seg (B=16) | Precio/hr |
|-----------|-----------------|------------------|----------|
| RTX 4090 | 85 | 420 | $0.44 |
| A100 40GB | 110 | 680 | $0.89 |
| H100 80GB | 310 | 2,100 | $2.39 |
| L40S 48GB | 140 | 890 | $1.49 |
La Mejor Relación Precio/Token
Configuración con vLLM en RunPod
```bash
pip install vllm
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct \
--tensor-parallel-size 1 \
--max-model-len 8192 \
--port 8000
```
Expone una API compatible con OpenAI lista para producción.
Lucas Ferreira
Senior AI Engineer
Ex-NVIDIA, spent 3 years benchmarking data center GPUs. Now helps teams pick the right hardware for their ML workloads. Ran inference benchmarks on every GPU generation since Volta.
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