8 เฟรมเวิร์ก LLM Inference ยอดนิยมที่ต้องลองในปี 2026
ปกติแล้วโมเดลที่รันใน notebook จะประมวลผลได้เพียงทีละหนึ่งคำขอ แต่ในระดับ Production ตัว endpoint จะได้รับคำขอจำนวนมากพร้อมกัน ซึ่งแต่ละคำขอจำเป็นต้องใช้หน่วยความจำ GPU สำหรับ key-value (KV) cache ของตัวเอง การจัดการช่องว่างใน batch และการส่งข้อมูลแบบ stream
แม้ลำพัง PyTorch หรือ Hugging Face Transformers จะสามารถให้บริการโมเดลได้ แต่คุณต้องรับภาระในการสร้างระบบ request scheduling, การจัดการ cache และ API layer ขึ้นมาเองทั้งหมด
Inference frameworks จึงเข้ามามีบทบาทสำคัญในการเป็นตัวกลางระหว่างโมเดลและแอปพลิเคชัน โดยครอบคลุมตั้งแต่การสร้าง token, การจัดการ KV cache, การทำ request batching ไปจนถึง API surface ช่วยให้ GPU ตัวเดิมรองรับคำขอได้มากขึ้นและมี latency ต่ำลงโดยไม่ต้องแก้ไขโมเดล บทความนี้จะพาไปสำรวจเฟรมเวิร์กต่างๆ ตั้งแต่ระดับศูนย์ข้อมูลไปจนถึงเครื่องมือสำหรับอุปกรณ์พกพาและ edge
1. vLLM
vLLM เป็นหนึ่งใน engine ยอดนิยมสำหรับการให้บริการ Large Language Models (LLMs) ในสเกลใหญ่ ซึ่งมักเป็นตัวเลือกแรกของนักพัฒนาที่ต้องการขยับขยายจาก Transformers ปกติ
จุดเด่นของ vLLM สำหรับการใช้งานจริง:
- ใช้ PagedAttention จัดการหน่วยความจำ KV cache เป็นบล็อกขนาดเล็ก ช่วยให้ GPU รองรับคำขอพร้อมกันได้มากขึ้น
- รองรับ continuous batching ทำให้คำขอใหม่เข้าร่วม batch ได้ทันทีโดยไม่ต้องรอให้คำขอก่อนหน้าประมวลผลเสร็จ
- มาพร้อม server ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ทำให้แทบไม่ต้องแก้ไขโค้ดฝั่ง client
- ใช้งานได้ทั้งแบบ in-process library ผ่าน class
LLMสำหรับงาน offline และแบบ standalone server - รองรับทั้ง GPU จาก NVIDIA, AMD, Intel รวมถึง CPU และ TPU
สามารถเริ่มศึกษาได้ที่ vLLM documentation และดูรายละเอียด support for tensor parallelism หากต้องรันโมเดลบน GPU หลายตัว
2. SGLang
SGLang ผสมผสาน backend runtime ที่รวดเร็วเข้ากับ frontend language สำหรับกำหนดการโต้ตอบของโมเดล เหมาะอย่างยิ่งกับงานที่มีตรรกะการทำ prompting ซับซ้อน
ข้อดีของ SGLang:
- ออกแบบระบบร่วมกันทั้ง backend และ frontend ช่วยให้ควบคุมการสร้างข้อความแบบหลายขั้นตอนหรือแยกสาขาได้ละเอียด
- ใช้ RadixAttention เพื่อนำ KV cache กลับมาใช้ใหม่สำหรับคำขอที่มี prefix เหมือนกัน
- รองรับ structured outputs และ constrained decoding เหมาะสำหรับงาน tool calls และ output รูปแบบ JSON
- รองรับโมเดล diffusion สำหรับภาพและวิดีโอผ่าน SGLang Diffusion
ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ SGLang GitHub repository
3. MAX
MAX คือเฟรมเวิร์กจาก Modular ที่เปิดโอกาสให้คุณควบคุมประสิทธิภาพได้ลึกถึงระดับ kernel
ฟีเจอร์ที่น่าสนใจของ MAX:
- รองรับทั้ง CPU และ GPU ช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นในระบบที่ไม่มี GPU เป็นหลัก
- ปรับแต่งได้ถึงระดับโมเดลและ kernel เหมาะสำหรับทีมที่พัฒนา custom architectures ของตัวเอง
- ให้บริการได้ทั้งโมเดล LLM มาตรฐานและโมเดล diffusion
- มีตัวเลือกการปรับจูนประสิทธิภาพ เช่น batch size และความยาว sequence ผ่านคำสั่ง
max serve(```bash max serve
รายละเอียดการตั้งค่าสามารถดูได้ที่ [MAX documentation](https://docs.modular.com/max/)
## 4. TensorRT-LLM
[TensorRT-LLM](https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM) เป็นไลบรารีเฉพาะทางจาก NVIDIA หากระบบของคุณใช้ฮาร์ดแวร์ของ NVIDIA ทั้งหมด เฟรมเวิร์กนี้จะมอบประสิทธิภาพความเร็วที่สูงที่สุด
เหตุผลที่ควรใช้ TensorRT-LLM:
* พัฒนาต่อยอดจาก [TensorRT](https://developer.nvidia.com/tensorrt) เน้นทำ low-latency inference บนชิป NVIDIA โดยเฉพาะ
* รองรับ in-flight batching และ paged KV cache พร้อมระบบนำบล็อกกลับมาใช้ใหม่
* รองรับ [low-precision quantization](https://nvidia.github.io/TensorRT-LLM/latest/features/quantization.html) หลากหลายรูปแบบ เช่น FP8 บน H100, FP4 บน Blackwell และ INT4 AWQ
* เชื่อมต่อกับ [Triton Inference Server](https://github.com/triton-inference-server/server) ได้อย่างสมบูรณ์แบบ
ตรวจสอบขั้นตอนการ build ได้ที่ [NVIDIA TensorRT-LLM repository](https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM)
## 5. LMDeploy
[LMDeploy](https://github.com/InternLM/lmdeploy) เป็นชุดเครื่องมือที่เน้นเรื่องการบีบอัดโมเดล (quantization) และการเพิ่ม throughput ในการถอดรหัสข้อมูล
ฟีเจอร์หลักของ LMDeploy:
* มี engine ให้เลือกใช้ 2 ตัวคือ [TurboMind](https://lmdeploy.readthedocs.io/en/latest/inference/turbomind.html) (C++/CUDA) และ [PyTorch-based engine](https://lmdeploy.readthedocs.io/en/latest/inference/pytorch.html)
* ใช้เทคโนโลยี persistent batch และ blocked KV cache เพื่อจัดการคำขอขนาน
* รองรับ quantization ขั้นสูง เช่น 4-bit AWQ และ INT8/INT4 KV cache quantization ช่วยลดการใช้หน่วยความจำ
* มีระบบ automatic prefix caching และ API สำหรับทำ offline pipeline
เริ่มต้นใช้งานได้ที่ [LMDeploy quickstart guide](https://lmdeploy.readthedocs.io/en/latest/get_started/get_started.html)
## 6. llama.cpp
[llama.cpp](https://github.com/ggml-org/llama.cpp) คือ runtime ขนาดเบาที่เขียนด้วย C/C++ ล้วน ไม่ต้องพึ่งพา dependency ภายนอก รองรับโมเดลตระกูลดังอย่าง Llama, Qwen, DeepSeek และ Mistral
ความโดดเด่นของ llama.cpp:
* รันได้บนฮาร์ดแวร์เกือบทุกประเภท ตั้งแต่ GPU ทั่วไปไปจนถึงเครื่องที่มีแค่ CPU
* ติดตั้งง่าย เหมาะสำหรับอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด
* มี [llama-server](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/tree/master/tools/server) ในตัว ให้บริการผ่าน HTTP ที่รองรับ continuous batching
* เหมาะมากสำหรับงานที่มีคำขอเดียวแบบ low-latency ซึ่งไม่ต้องการระบบที่ซับซ้อนเกินไป
เข้าถึงเครื่องมือได้รวดเร็วผ่าน [llama.cpp GitHub](https://github.com/ggml-org/llama.cpp)
## 7. Ollama
[Ollama](https://ollama.com/) เป็นเครื่องมือที่รวมทั้งการดาวน์โหลด การจัดการเวอร์ชัน และการรันโมเดลไว้ในอินเทอร์เฟซเดียว ทำให้มันเป็นตัวเลือกอันดับต้นๆ สำหรับการใช้งานแบบ local
ทำไม Ollama ถึงเป็นที่นิยม:
* ติดตั้งง่ายและรวดเร็วที่สุด จากโมเดลเปล่าสู่การมี endpoint พร้อมใช้งานในไม่กี่นาที
* จัดการทุกอย่างผ่าน CLI ที่ใช้งานง่าย
* รองรับการ [ประมวลผลคำขอขนานกัน](https://docs.ollama.com/faq) ผ่านการตั้งค่า `OLLAMA_NUM_PARALLEL` และระบบคิว `OLLAMA_MAX_QUEUE`
* เหมาะสำหรับการใช้งานส่วนบุคคลหรือทีมขนาดเล็ก หากต้องการประสิทธิภาพที่สูงกว่านี้สำหรับผู้ใช้จำนวนมาก vLLM หรือ SGLang อาจจะตอบโจทย์กว่า
ศึกษาการตั้งค่าได้ที่ [Ollama documentation](https://docs.ollama.com/)
## 8. MLC-LLM
[MLC-LLM](https://github.com/mlc-ai/mlc-llm) เป็น engine แบบ compiler-based ที่สร้างบน [Apache TVM](https://tvm.apache.org/) เหมาะสำหรับฮาร์ดแวร์เฉพาะทางหรือการปรับใช้ข้ามหลายแพลตฟอร์ม
สิ่งที่ทำให้ MLC-LLM แตกต่าง:
* Compile โมเดลได้ทั้งแบบ just-in-time และ ahead of time สำหรับ Web, iOS และ Android
* รองรับ GPU หลากหลายค่าย รวมถึงอุปกรณ์ Apple
* ใช้ชุดเครื่องมือเดียวรันได้ทั้งบน Windows, macOS, Linux และเบราว์เซอร์
* เหมาะสำหรับทีมที่ต้องการส่งมอบโมเดลเดียวกันลงในอุปกรณ์ทุกประเภทด้วย runtime เดียวกัน
ดูรายละเอียดการแปลงน้ำหนักโมเดลได้ที่ [MLC-LLM documentation](https://llm.mlc.ai/docs/)
## สรุป
| เฟรมเวิร์ก | เหมาะสำหรับ | คำขอขนาน (Concurrent) | ฮาร์ดแวร์ทั่วไป |
| --- | --- | --- | --- |
| vLLM | การให้บริการ throughput สูง | ใช่ | GPU NVIDIA, AMD และ Intel; CPU; TPU |
| SGLang | งาน prompting แบบมีโครงสร้าง | ใช่ | GPU NVIDIA และ AMD; TPU |
| MAX | การให้บริการข้ามฮาร์ดแวร์ | ใช่ | CPU และ GPU |
| TensorRT-LLM | ความเร็วสูงสุดบน NVIDIA | ใช่ | GPU NVIDIA |
| LMDeploy | การให้บริการแบบ Quantized | ใช่ | GPU (NVIDIA สำหรับ TurboMind) |
| llama.cpp | Inference ขนาดเบา พกพาง่าย | ใช่ | GPU ทั่วไป, CPU |
| Ollama | การทดลองใช้ในเครื่อง | ใช่ | แล็ปท็อป, เวิร์กสเตชัน |
| MLC-LLM | การปรับใช้ edge หลายแพลตฟอร์ม | ใช่ | GPU หลากหลายค่าย, มือถือ, เบราว์เซอร์ |
การเลือกใช้ควรพิจารณาจากปริมาณทราฟฟิก ฮาร์ดแวร์ที่มี และเป้าหมายการใช้งาน โดยอย่าลืมวัดผล latency และต้นทุนบนโมเดลจริงของคุณ
[Bala Priya](https://github.com/balapriyac) เป็นนักพัฒนาและนักเขียนด้านเทคนิคจากอินเดีย ผู้เชี่ยวชาญด้าน Machine Learning และ AI เธอมีความมุ่งมั่นในการถ่ายทอดเนื้อหาทางเทคนิคที่ซับซ้อนให้เข้าใจง่าย นอกจากการเขียนโค้ดและทำบทช่วยสอนแล้ว เธอยังชื่นชอบวรรณกรรมคลาสสิกและมหากาพย์แฟนตาซีความคิดเห็น (0)
เข้าสู่ระบบเพื่อร่วมแสดงความเห็น
สมัครสมาชิกมาเป็นคนแรกที่แสดงความเห็นกันเลยโบร