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随着大型语言模型（LLM）的快速发展，各种专门用于训练和推理的框架也不断涌现。本文将对当前主流的大模型训练和推理框架进行比较，帮助开发者和研究人员选择最适合自己需求的工具。

框架比较表​

下表对常见的大模型训练和推理框架进行了比较，包括其功能特点、优缺点以及是否支持训练和推理：

框架名称支持训练支持推理主要特点优点缺点适用场景
TensorFlow✅✅Google开发的端到端机器学习平台生产环境成熟、生态系统完整、分布式训练支持好、部署选项丰富相比PyTorch灵活性较低、调试相对复杂、API变化较频繁工业级部署、移动端应用、大规模分布式训练
PyTorch✅✅动态计算图、Python友好的深度学习框架灵活易用、生态丰富、调试方便、社区活跃原生分布式能力有限、推理性能不如专用框架研究开发、模型原型设计、通用训练
Keras✅✅高级神经网络API，可运行于TensorFlow等后端用户友好、快速原型设计、模块化设计、易于扩展灵活性不如底层框架、性能优化空间有限快速模型开发、教学环境、入门级应用
Hugging Face Transformers✅✅预训练模型库和工具集模型丰富、易于使用、社区支持好、与多框架兼容原生性能优化有限、大模型训练需配合其他框架模型微调、迁移学习、快速原型开发
ONNX Runtime❌✅跨平台高性能机器学习推理引擎跨平台、跨硬件、优化性能、支持多种模型格式主要针对推理优化、不支持训练、配置复杂生产环境部署、跨平台应用、模型加速
Triton Inference Server❌✅NVIDIA开发的高性能推理服务器支持多种框架模型、动态批处理、模型集成、高并发配置复杂、学习曲线陡峭、不支持训练生产环境推理服务、微服务架构、模型管理
TensorRT-LLM❌✅NVIDIA专为LLM推理优化的高性能框架极致的推理性能、支持多种优化技术（FP8/INT8量化）、针对NVIDIA硬件优化仅支持推理、不支持训练、仅支持NVIDIA GPU、配置复杂生产环境LLM部署、对延迟和吞吐量要求高的场景
vLLM❌✅基于PagedAttention的高效LLM推理引擎高吞吐量、内存高效、易于使用、支持多种硬件（NVIDIA/AMD/Intel）仅支持推理、不支持训练、某些优化不如TensorRT-LLM大规模LLM服务部署、需要高效内存管理的场景
SGLang❌✅专注于结构化生成和推理的框架高吞吐量、支持结构化输出、RadixAttention优化、易于集成仅支持推理、不支持训练、功能相对专一需要结构化输出的应用、对话系统、Agent开发
DeepSpeed✅✅微软开发的分布式训练优化库ZeRO优化、内存效率高、支持超大模型训练、易于集成配置复杂、调试困难、推理性能不如专用框架大规模模型训练、有限资源下的大模型训练
Megatron-LM✅✅NVIDIA开发的大模型训练框架高效的模型并行策略、针对NVIDIA硬件优化、支持3D并行主要支持PyTorch、学习曲线陡峭、配置复杂超大规模模型训练、多节点训练场景
JAX/Flax✅✅Google开发的函数式编程ML框架高性能XLA编译、函数式编程范式、优秀的并行计算能力学习曲线陡峭、生态相对较小、调试复杂研究环境、需要高性能计算的场景
PaddlePaddle✅✅百度开发的深度学习平台中文生态完善、工业级部署支持、分布式训练、丰富的预训练模型国际社区影响力相对较小、文档资料主要为中文中文应用场景、工业级部署、大模型训练
MXNet✅✅高效灵活的深度学习框架混合编程范式、内存效率高、多语言支持、分布式训练支持社区活跃度下降、学习资源相对较少金融领域、计算机视觉、分布式训练
Hugging Face Transformers✅✅预训练模型库和工具集模型丰富、易于使用、社区支持好、与多框架兼容原生性能优化有限、大模型训练需配合其他框架模型微调、迁移学习、快速原型开发
Accelerate✅❌Hugging Face的分布式训练工具简化分布式训练配置、与Transformers无缝集成、易用性高主要针对训练优化、功能相对专一PyTorch分布式训练、Transformers模型训练
MindSpore✅✅华为开发的全场景AI框架自动微分、图优化、全场景支持（云、边、端）生态相对较小、国际社区支持有限华为硬件生态、需要端到端优化的场景
Ray✅✅分布式计算框架分布式训练支持、可扩展性强、支持多种计算模式不是专门为LLM设计、需要额外配置分布式计算、大规模并行训练
AITemplate❌✅Meta开发的推理优化编译器跨平台（NVIDIA/AMD）、高性能推理、自动编译优化仅支持推理、模型覆盖有限、配置复杂生产环境推理部署、需要跨平台支持的场景

框架选择建议​

根据不同的使用场景，可以考虑以下选择策略：

研究和开发阶段​

  • PyTorch + Hugging Face Transformers：灵活易用，适合快速实验和原型开发
  • TensorFlow + Keras：完整的生态系统，适合快速原型设计和生产部署
  • JAX/Flax：适合需要高性能计算和函数式编程范式的研究场景
  • PaddlePaddle：中文生态完善，适合中文应用开发

大规模训练阶段​

  • PyTorch + DeepSpeed + Accelerate：平衡易用性和分布式训练效率
  • TensorFlow + Horovod：工业级分布式训练解决方案
  • Megatron-LM：针对超大规模模型训练（万亿参数级）
  • JAX/Flax：高性能研究场景下的大模型训练
  • MindSpore：适合华为硬件生态的大模型训练
  • Ray：需要灵活分布式计算的训练场景

推理部署阶段​

  • TensorFlow Serving：生产环境下的TensorFlow模型部署
  • ONNX Runtime：跨平台高性能推理，支持多种框架导出的模型
  • Triton Inference Server：生产环境下的高性能推理服务，支持多种框架
  • TensorRT-LLM：追求极致推理性能，适合NVIDIA硬件上的LLM部署
  • vLLM：平衡性能和易用性，支持多种硬件的LLM部署
  • SGLang：适合需要结构化生成和高效推理的应用
  • AITemplate：适合需要跨平台（NVIDIA/AMD）支持的推理部署

中文生态选择​

  • PaddlePaddle：百度开发的全栈深度学习平台，中文生态完善
  • MindSpore：华为开发的全场景AI框架，适合华为硬件生态

总结​

选择合适的大模型训练和推理框架需要考虑多种因素，包括：

  1. 使用场景：研究、训练还是部署
  2. 硬件环境：可用的计算资源和硬件类型
  3. 模型规模：从小型模型到万亿参数级大模型
  4. 性能需求：吞吐量、延迟、内存效率等
  5. 团队经验：已有的技术栈和专业知识
  6. 语言生态：中文或英文开发环境的需求

随着大模型技术的快速发展，这些框架也在不断更新和改进。建议根据具体项目需求和最新的框架特性进行选择。