VLLM VS StreamingLLM

Comparons VLLM et StreamingLLM côte à côte pour découvrir lequel est le meilleur. Cette comparaison des logiciels entre VLLM et StreamingLLM est basée sur des avis d'utilisateurs authentiques. Comparez les prix, les fonctionnalités, le support, la facilité d'utilisation et les avis des utilisateurs pour faire le meilleur choix entre ces deux options et décider si VLLM ou StreamingLLM convient le mieux à votre entreprise.

VLLM

VLLM
Un moteur d'inférence et de service à haut débit et économe en mémoire pour les LLM

StreamingLLM

StreamingLLM
Présentation de StreamingLLM : une structure efficace pour le déploiement des LLM dans les applications de streaming. Gérez des longueurs de séquence infinies sans sacrifier les performances et profitez d'optimisations de la vitesse allant jusqu'à 22,2 x. Idéal pour les dialogues multitours et les assistants quotidiens.

VLLM

Launched
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used
Tag Software Development,Data Science

StreamingLLM

Launched 2024
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used
Tag Workflow Automation,Developer Tools,Communication

VLLM Rank/Visit

Global Rank
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Month Visit

Top 5 Countries

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StreamingLLM Rank/Visit

Global Rank
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Traffic Sources

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When comparing VLLM and StreamingLLM, you can also consider the following products

EasyLLM - EasyLLM est un projet open source qui fournit des outils et méthodes utiles pour travailler avec des modèles de langage volumineux (LLM), open source et fermés. Commencez immédiatement ou consultez la documentation.

LLMLingua - Pour accélérer l'inférence LLM et améliorer la perception des informations clés de LLM, compressez l'invite et KV-Cache, ce qui permet d'obtenir une compression jusqu'à 20x avec une perte de performance minimale.

LazyLLM - LazyLLM : Le low-code pour les applications LLM multi-agents. Créez, itérez et déployez rapidement des solutions d'IA complexes, du prototype à la production. Concentrez-vous sur les algorithmes, et non sur l'ingénierie.

OneLLM - OneLLM est votre plateforme no-code de bout en bout pour créer et déployer des LLM.

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