EXPLANATION · INFERENCE

Bielik inference: API czy własne GPU?

Porównanie hosted inference, serwera vLLM i lokalnego GGUF bez ukrywania kosztów operacyjnych.

Zobacz realne usage →

Hosted API

Najkrótsza droga do produkcji. Nie konfigurujesz sterowników, kolejkowania, cache KV, autoskalowania ani monitoringu GPU. Płacisz za użycie, a aplikacja komunikuje się przez HTTPS. To dobry wybór dla ruchu zmiennego i małego zespołu.

Własny vLLM

Daje kontrolę nad sprzętem, batchingiem i opóźnieniem, ale wymaga kompatybilnych wag, CUDA, odpowiedniej pamięci VRAM, obserwowalności i procedury aktualizacji. OpenAI-compatible server upraszcza warstwę klienta, nie usuwa obowiązków operatora.

GGUF i llama.cpp

Oficjalna rodzina Bielik zawiera wariant GGUF. Jest praktyczny na stacjach roboczych i do lokalnych eksperymentów. Kwantyzacja zmniejsza wymagania pamięciowe kosztem kompromisu jakości lub szybkości.

Jak wybrać?

Porównuj na własnym zestawie zadań: success rate, p95 latency, tokeny/s, całkowity koszt oraz czas operatora. Sam benchmark tokenów/s nie mówi, czy system rozwiązuje problem użytkownika.

Czytaj dalej