Бенчмарки
152-ФЗ
Air-Gapped
Architecture
AWQ
Benchmark
DevOps
Evals
FinOps
GGUF
Gpu
HoReCa
Iiko
Kv-Cache
LangGraph
Legal Tech
Llm-Inference
LLM-Инференс
Load-Balancing
Model-Selection
Mtp
Nginx
On-Prem
Python
Qwen
RAG
Rtx-3090
Self-Hosted
SRE
T-Pro
Tensor-Parallelism
Tokenomics
Tuning
Vllm
Автоматизация Бизнес-Процессов
Аудит ИИ-Инфраструктуры
База Знаний
Безопасность Данных
Бенчмарки
Внедрение ИИ В Бизнес
ИИ
ИИ Для 1С
Инференс
Качество
Квантизация
Корпоративный ИИ
Корпоративный ИИ On-Premise
Облако
Обучение
Окупаемость ИИ
Своё Железо vs Облако
Тономика
vLLM: как читать метрики и не обмануть себя бенчмарком
Проблема
«Мы прогнали бенчмарк и vLLM показывает 400 tok/s» — звучит убедительно, но за этим числом легко спрятать проблему. Бенчмарк LLM-инференса — это не одно число. Если читать только «средний throughput», можно принять решение о закупке железа или выборе модели, которое потом не окупится.
vLLM: как читать метрики и не обмануть себя бенчмарком
Проблема
«Мы прогнали бенчмарк и vLLM показывает 400 tok/s» — звучит убедительно, но за этим числом легко спрятать проблему. Бенчмарк LLM-инференса — это не одно число. Если читать только «средний throughput», можно принять решение о закупке железа или выборе модели, которое потом не окупится.