ΕπόμενοΕπόμενος οδηγός
Συνεχής Εκπαίδευση και Αυτοματοποιημένη Επανεκπαίδευση
Τεχνικά
Τεχνικός ΟΔΗΓΟΣ
Συνεχής παρτίδα
Continuous batching updates the active request set between generation iterations instead of holding one fixed batch until every request finishes.
Ακούστε αυτόν τον οδηγόαφήγηση με AI · ~2 min
Σε αυτήν τη σελίδα2 λεπτά ανάγνωση
Επισκόπηση
It can improve serving utilization, while capacity limits and scheduling policy still govern latency.
Βαθιά κατάδυση
GPUs are fastest when they process many requests together in a batch. The naive approach, static batching, groups a fixed set of requests, runs them all to completion, then starts the next batch. The problem: language model outputs vary wildly in length, so short requests finish early and their slots sit idle while the batch waits for the longest one, wasting GPU cycles and delaying new arrivals. Continuous batching (also called in-flight or iteration-level batching, popularized by the Orca paper and used in vLLM, TensorRT-LLM, and TGI) operates at the granularity of a single decoding step. After each token is generated, finished sequences exit the batch and queued requests can be admitted when the scheduler has capacity. Iteration-level admission can improve utilization and reduce avoidable waiting compared with fixed batches; the measured effect depends on request lengths, capacity, and scheduling.
Υλοποίηση σε πραγματικό κόσμο
Ένα API συνομιλίας που δέχεται αμέσως μηνύματα χρήστη στην τρέχουσα παρτίδα αντί να τα βάζει στην ουρά για την επόμενη παρτίδα
Εκδίωξη μιας σύντομης ολοκληρωμένης απάντησης στη μέση της παρτίδας και συμπλήρωση της υποδοχής της, έτσι ώστε η GPU να μην αδράνει ποτέ, περιμένοντας μια μεγάλη γενιά
Συνδυασμός συνεχούς παρτίδας με το PagedAttention του vLLM για την εισαγωγή και αφαίρεση ακολουθιών φθηνά σε κάθε βήμα αποκωδικοποίησης
Μια υπηρεσία ολοκλήρωσης κώδικα που διατηρεί υψηλά διακριτικά ανά δευτερόλεπτο υπό έντονη κυκλοφορία μεταβλητού μήκους, διατηρώντας την παρτίδα γεμάτη
Το μέλλον της συνεχούς παρτίδας
Serving teams balance throughput with time to first token and time between generated tokens. Long prefill work can delay decoding unless the scheduler splits or otherwise manages it. Capacity budgets, request priorities, and fairness policies determine which work is admitted. Continuous batching can be combined with paged caches, chunked prefill, and speculative decoding, but each combination should be measured on the actual traffic and hardware.
Κάνοντάς το στην πράξη
Γιατί έχει σημασία
- Κόστος και προϋπολογισμός. Οι αποφάσεις για την αρχιτεκτονική καθορίζουν την απόδοση και το λειτουργικό κόστος για χρόνια.
- Σαφέστερες αποφάσεις. Η τεχνική εκπαίδευση βοηθά τις ομάδες να επιλέξουν τη σωστή στοίβα, όχι μόνο τη νεότερη.
- Ελεγχος ποιότητας. Οι καλύτερες επιλογές μηχανικής μειώνουν τα περιστατικά αξιοπιστίας στην παραγωγή.
Προσέξτε
- Η βελτιστοποίηση ενός σημείου αναφοράς μπορεί να κρύψει ευρύτερες αδυναμίες του συστήματος.
- Το κόστος υποδομής και συντήρησης συχνά υποτιμάται.
- Τα κενά ασφάλειας και παρατηρητικότητας μπορούν να αυξηθούν καθώς τα συστήματα γίνονται πιο πολύπλοκα.
Επόμενα βήματα
- Καθορίστε τους στόχους καθυστέρησης, ποιότητας και κόστους πριν από την εφαρμογή.
- Σημείο αναφοράς υπό ρεαλιστικές συνθήκες φορτίου και δεδομένων.
- Παρακολούθηση οργάνου για σφάλματα, μετατόπιση και επιπτώσεις από τον χρήστη.
- Προετοιμάστε διαδρομές επαναφοράς και απόκρισης συμβάντος πριν την κλιμάκωση.
Συνεχίστε την εξερεύνηση
Δωρεάν ενημερωτικό δελτίο
Λάβετε την καθημερινή ενημέρωση AI
Τρία επαληθευμένα νέα AI κάθε πρωί της εβδομάδας, γραμμένα σε απλή αγγλική. Δωρεάν για πάντα, χωρίς διαφημίσεις.
Ένα email κάθε εργάσιμη ημέρα. Κατάργηση συνδρομής με ένα κλικ. Δεν πουλάμε ή μοιραζόμαστε ποτέ τη διεύθυνσή σας.
Δοκιμάστε τον εαυτό σας
Take the Continuous Batching quiz
Άμεση ανάδραση σε κάθε απάντηση, και πιστοποιητικό με επαληθεύσιμο ID μόλις περάσετε το μάθημα.
Υποστηρίξτε τη δωρεάν εκπαίδευση AI. AI Understanding είναι μια μη κερδοσκοπική οργάνωση 501(c)(3) — χωρίς διαφημίσεις, χωρίς τοίχο πληρωμής, ποτέ. Κάντε μια δωρεά
Συχνές ερωτήσεις
Τι είναι το Continuous Batching;
Continuous batching updates the active request set between generation iterations instead of holding one fixed batch until every request finishes. It can improve serving utilization, while capacity limits and scheduling policy still govern latency.
Ποια είναι η κύρια αδυναμία της στατικής (σταθερής) παρτίδας για την εξυπηρέτηση LLM;
Επειδή τα μήκη εξόδου ποικίλλουν, οι ολοκληρωμένες ακολουθίες παραμένουν σε αδράνεια μέχρι να ολοκληρωθεί η πιο αργή, χάνοντας τους κύκλους GPU και καθυστερώντας τα νέα αιτήματα.
Με ποια ευαισθησία προσθέτει και αφαιρεί αιτήματα η συνεχής ομαδοποίηση;
Η συνεχής ομαδοποίηση (επίπεδο επανάληψης) ενημερώνει το ενεργό σύνολο μετά από κάθε βήμα αποκωδικοποίησης, έτσι ώστε να λειτουργεί διακριτικά και όχι ανά ολόκληρο αίτημα.
A continuous-batching request finishes and frees capacity. What can the scheduler do next?
Iteration-level scheduling can refill available capacity subject to memory, token, and other limits.
Ποια τεχνική συνδυάζεται φυσικά με τη συνεχή παρτίδα για να κάνει την εισαγωγή/αφαίρεση ακολουθιών φθηνή;
Το PagedAttention αποθηκεύει την κρυφή μνήμη KV κάθε ακολουθίας σε ανεξάρτητα μπλοκ, επομένως η προσθήκη ή η αφαίρεση μιας ακολουθίας κατά τη διάρκεια της πτήσης δεν διαταράσσει τη μνήμη άλλων.
Σε ποια ερευνητική εργασία αποδίδεται συνήθως η διάδοση της ομαδοποίησης σε επίπεδο επανάληψης (συνεχούς);
Το έγγραφο Orca εισήγαγε τον προγραμματισμό σε επίπεδο επανάληψης και η ιδέα υιοθετήθηκε από την εξυπηρέτηση συστημάτων όπως το vLLM, το TGI και το TensorRT-LLM.
Συνέχισε να μαθαίνεις
Σχετικοί οδηγοί
Επιλέχθηκαν περισσότεροι οδηγοί για αυτό το θέμα