Red Hat Summit2.7. 지원되는 model-serving 런타임
OpenShift AI에는 사전 설치된 여러 모델 제공 런타임이 포함되어 있습니다. 사전 설치된 model-serving 런타임을 사용하여 런타임을 직접 수정하거나 정의하지 않고도 모델 서비스를 시작할 수 있습니다. 사용자 지정 런타임을 추가하여 모델을 지원할 수도 있습니다.
사용자 지정 런타임을 추가하는 방법에 대한 자세한 내용은 단일 모델 제공 플랫폼에 대한 사용자 지정 모델 제공 런타임 추가를 참조하십시오.
| 이름 | 설명 | 내보낸 모델 형식 |
|---|---|---|
| KServe (1)에 대한 Cainitiatort text Generation Inference Server (Caikit-TGIS) ServingRuntime | Cakeygent 형식으로 모델을 제공하기 위한 복합 런타임 | Ca#159t text Generation |
| KServe 용 카피네트 Standalone ServingRuntime (2) | 작업 포함을 위한 Cakeygent embeddings 형식으로 모델을 제공하는 런타임 | Ca#159t Embeddings |
| OpenVino Model Server | Intel 아키텍처에 최적화된 모델을 제공하기 위한 확장 가능한 고성능 런타임 | PyTorch, TensorFlow, OpenVINO IR, PaddlePaddle, MXNet, Caffe, Kaldi |
| [더 이상 사용되지 않음] TGIS(TGIS) Standalone ServingRuntime for KServe (3) | TGI 지원 모델을 제공하는 런타임 | PyTorch 모델 형식 |
| vLLM NVIDIA GPU ServingRuntime for KServe | NVIDIA GPU 액셀러레이터를 지원하는 대규모 언어 모델에 대한 처리량 및 메모리 효율적인 제공 런타임 | |
| KServe 용 vLLM Intel Gaudi Accelerator ServingRuntime | Intel Gaudi 액셀러레이터를 지원하는 높은 처리량 및 메모리 효율적인 추론 및 제공 런타임 | |
| KServe용 vLLM AMD GPU ServingRuntime | AMD GPU 액셀러레이터를 지원하는 높은 처리량 및 메모리 효율적인 추론 및 제공 런타임 | |
| KServe의 vLLM CPU ServingRuntime | IBM Power(ppc64le) 및 IBM Z(s390x)를 지원하는 처리량 및 메모리 효율적인 추론 및 제공 런타임입니다. |
- Comuppletion-TGIS 런타임은 T GIS (Chill Generation Inference Server) 를 기반으로 합니다. 이 런타임을 사용하려면 모델을 Caroutet 형식으로 변환해야 합니다. 예를 들어 caovnt-tgis-serving 리포지토리의 cakeyt 형식으로의 Hugging faces Hub 모델 변환을 참조하십시오.
- Ca#159t Standalone 런타임은 Caovnt NLP를 기반으로 합니다. 이 런타임을 사용하려면 모델을 Cakeygent 포함 형식으로 변환해야 합니다. 예를 들어 텍스트 포함 모듈에 대한 테스트를 참조하십시오.
- KServe의 text Generation Inference Server (TGIS) Standalone ServingRuntime 은 더 이상 사용되지 않습니다. 자세한 내용은 Red Hat OpenShift AI 릴리스 노트를 참조하십시오.
| 이름 | 기본 프로토콜 | Additonal 프로토콜 | 모델 메시 지원 | 단일 노드 OpenShift 지원 | 배포 모드 |
|---|---|---|---|---|---|
| KServe의 Cainitiatort text Generation Inference Server (Caikit-TGIS) ServingRuntime | REST | gRPC | 없음 | 제공됨 | 원시 및 서버리스 |
| KServe 용 카피네트 Standalone ServingRuntime | REST | gRPC | 없음 | 제공됨 | 원시 및 서버리스 |
| OpenVino Model Server | REST | 없음 | 제공됨 | 제공됨 | 원시 및 서버리스 |
| [더 이상 사용되지 않음] KServe의 텍스트 생성 유추 서버(TGIS) Standalone ServingRuntime | gRPC | 없음 | 없음 | 제공됨 | 원시 및 서버리스 |
| vLLM NVIDIA GPU ServingRuntime for KServe | REST | 없음 | 없음 | 제공됨 | 원시 및 서버리스 |
| KServe 용 vLLM Intel Gaudi Accelerator ServingRuntime | REST | 없음 | 없음 | 제공됨 | 원시 및 서버리스 |
| KServe용 vLLM AMD GPU ServingRuntime | REST | 없음 | 없음 | 제공됨 | 원시 및 서버리스 |
| KServe의 vLLM CPU ServingRuntime[1] | REST | 없음 | 없음 | 제공됨 | Raw |
[1] IBM Z 및 IBM Power 아키텍처를 사용하는 경우 표준 배포 모드에서 모델만 배포할 수 있습니다.
'%20d='M201.5%20305.5c-13.8%200-24.9-11.1-24.9-24.6%200-13.8%2011.1-24.9%2024.9-24.9%2013.6%200%2024.6%2011.1%2024.6%2024.9%200%2013.6-11.1%2024.6-24.6%2024.6zM504%20256c0%20137-111%20248-248%20248S8%20393%208%20256%20119%208%20256%208s248%20111%20248%20248zm-132.3-41.2c-9.4%200-17.7%203.9-23.8%2010-22.4-15.5-52.6-25.5-86.1-26.6l17.4-78.3%2055.4%2012.5c0%2013.6%2011.1%2024.6%2024.6%2024.6%2013.8%200%2024.9-11.3%2024.9-24.9s-11.1-24.9-24.9-24.9c-9.7%200-18%205.8-22.1%2013.8l-61.2-13.6c-3-.8-6.1%201.4-6.9%204.4l-19.1%2086.4c-33.2%201.4-63.1%2011.3-85.5%2026.8-6.1-6.4-14.7-10.2-24.1-10.2-34.9%200-46.3%2046.9-14.4%2062.8-1.1%205-1.7%2010.2-1.7%2015.5%200%2052.6%2059.2%2095.2%20132%2095.2%2073.1%200%20132.3-42.6%20132.3-95.2%200-5.3-.6-10.8-1.9-15.8%2031.3-16%2019.8-62.5-14.9-62.5zM302.8%20331c-18.2%2018.2-76.1%2017.9-93.6%200-2.2-2.2-6.1-2.2-8.3%200-2.5%202.5-2.5%206.4%200%208.6%2022.8%2022.8%2087.3%2022.8%20110.2%200%202.5-2.2%202.5-6.1%200-8.6-2.2-2.2-6.1-2.2-8.3%200zm7.7-75c-13.6%200-24.6%2011.1-24.6%2024.9%200%2013.6%2011.1%2024.6%2024.6%2024.6%2013.8%200%2024.9-11.1%2024.9-24.6%200-13.8-11-24.9-24.9-24.9z'/%3e%3c/svg%3e){kind=small}