В последние годы инференс больших языковых моделей (LLM) стал значительно дороже, что связано с высокой загрузкой GPU и неэффективным использованием ресурсов. Часто значительная часть времени уходит на повторный расчёт одинаковых промптов, что приводит к избыточным затратам. Для снижения расходов важно оптимизировать инфраструктуру и процессы, не прибегая к покупке новых графических карт.
В статье представлены шесть шагов оптимизации инференса LLM, включая поиск узких мест в системе и расчёт KV-кэша. Также рассматриваются методы настройки prefix caching и проверки квантования, которые могут помочь улучшить производительность и снизить затраты. Эти подходы могут быть реализованы на стеке vLLM и Kubernetes, что позволяет более эффективно использовать существующие ресурсы.
Оптимизация инференса LLM имеет важное значение для компаний, работающих с большими языковыми моделями, так как позволяет существенно снизить операционные расходы. Эффективное использование GPU и оптимизация процессов могут привести к значительным экономиям, что особенно актуально в условиях растущей конкуренции на рынке технологий искусственного интеллекта.