В Части 3 рассматривались методы параллелизма и ускорения. Это заключительная часть (4 из 4) серии о Production LLM Inference. Она посвящена фреймворкам для инференса, процессам эксплуатации в продакшене и практическому фреймворку для выбора подходящего стека технологий.
В Части 2 рассматривались квантование и оптимизация KV-кэша. Это Часть 3 из 4 – она посвящена методам, ускоряющим инференс: предсказанию нескольких токенов (multi-token prediction) и стратегиям распределенного параллелизма.
В Части 1 рассматривались архитектуры моделей и ключевые метрики инференса в продакшене. Это Часть 2 из 4 – она посвящена двум крупнейшим потребителям VRAM: весам модели и KV-кэшу. Мы рассмотрим, как квантование уменьшает веса модели, и как методы работы с KV-кэшем освобождают память для увеличения размеров батчей.
Запуск больших языковых моделей в продакшене требует большего, чем просто загрузка чекпоинта и вызов forward(). Разрыв между исследовательскими бенчмарками и реальной работой определяется целями по задержке, бюджетами памяти и ограничениями стоимости, которыми исследовательские статьи редко занимаются.
