Ntinye aka LLM na nhazi ibu
Igwe njikwa nke na-ekpebi ụdị oyiri, GPU, ma ọ bụ azụ azụ kwesịrị ijikwa arịrịọ LLM ọ bụla na-abata, yana otu esi agbasa okporo ụzọ ka ọ nweghị otu ihe nkesa ga-ejupụta.
Nchịkọta
Done well, it cuts latency and cost; done poorly, it causes timeouts and idle GPUs.
Ime miri emi
Ijere LLM ozi n'ọ̀tụ̀tụ̀ pụtara na-agba ọsọ ọtụtụ oyiri n'ofe ọtụtụ GPUs, na okporo ụzọ inference na-agbawa agbawa na-adaghị adaba-ọchịchọ dịgasị iche iche n'ogologo na ihe isi ike. Onye rawụta na-anọdụ n'ihu wee họrọ ebe ị ga-aga site na iji akara bara ụba karịa nke agba okirikiri. Ndị na-anya ụgbọ elu LLM nke oge a na-atụle omimi kwụ n'ahịrị, ebe nchekwa KV-cache, yana ma oyiri ejirilarị prefix ozugbo dabara adaba (mmekọrịta prefix-cache), yabụ arịrịọ nlebanya ga-agbada ebe cache ya bi. Ụfọdụ ndị na-anya ụgbọ mmiri na-ahọrọkwa ụdị ha ga-eji-na-eziga ajụjụ dị mfe na obere ihe nlereanya dị ọnụ ala yana ndị siri ike gaa na nke buru ibu (mbigharị ụdị). Idozi n'ibu na-emeziwanye nrụgide n'ofe oyiri ka ịzena ebe a na-ekpo ọkụ, sọpụrụ oke ọnụego, ma mee ka ọdụdụ ghara ịdị ala ka ị na-ebuli ihe dị mma na ojiji GPU.
Nghọta nka nka
Ndị na-ahụ maka ibu ibu na-eche na arịrịọ na-agbanwe agbanwe yana ọnụ ala ịkwaga - ụgha maka LLMs. Ihe ngosi mmepụta ọ bụla na-akwụ ụgwọ ngafe n'ihu, cache nke KV oyiri na-eme ka ọ 'nagide' maka nnọkọ. Ya mere, ndị na-anya ụgbọ elu na-ebuli elu maka cache hits: hashing ma ọ bụ ntunye oge ka mkparịta ụka na-eto eto na-eji igodo/ụkpụrụ echekwara kama ịtụgharị ha. Ha na-agụkwa telemetry backend dị ndụ (ihe na-echere, njupụta batch) kama ịbụ naanị ọnụ ọgụgụ arịrịọ, ebe ọ bụ na otu arịrịọ ogologo nwere ike karịa ọtụtụ ndị dị mkpụmkpụ.
Mmetụta atụmatụ
Ọnụ ego na mmefu ego
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ.
Mkpebi doro anya
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ.
Quality akara
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta.
Ọdịnihu nke ntinye aka LLM na nhazi ibu
Ntugharị ụzọ na-aghọ klaasị mbụ, akụrụngwa mmụta. Ọrụ dị ka Kubernetes 'Gateway API Extension Extension, nchịkọta mmepụta vLLM, na ndị na-anya ụgbọ elu LiteLLM/Envoy na-ahazi nhazi-maara nke ọma na nhazi ọnụ ahịa. Na-atụ anya usoro ntụgharị usoro ihe siri ike na nke siri ike (ụdị RouteLLM), kwụ n'ahịrị ndị kacha mkpa SLA, mmata ọtụtụ mpaghara na ntụpọ, yana atumatu amụtara nkwado na-edozi latency, ntinye, na ọnụ ahịa dollar ozugbo dị ka ụdị, ọnụahịa, na mgbanwe okporo ụzọ.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Otu ikpo okwu chatbot na-atụnye mkparịta ụka nke ọ bụla na oyiri na-ejide cache KV ya, yabụ na-atụgharị na-esochi cache prefix wee zaghachi ngwa ngwa.
Sistemu ụdị RouteLLM na-eziga ajụjụ dị mfe na obere ihe nlereanya dị ọnụ ala wee gbasaa naanị ndị siri ike gaa n'ụdị oke, na-ebelata ọnụ ahịa na-enweghị obere mfu.
Ụzọ ndọtị Kubernetes ọnụ ụzọ ámá API site na ịdị omimi kwụ n'ahịrị GPU dị ndụ yana ọnọdụ cache kama ịgbara okirikiri dị larịị n'ofe pọd.
LiteLLM okporo ụzọ proxies gafee OpenAI, Anthropic, yana ụdị ndị nwere onwe ya nwere nguzozi nkwụghachi azụ na oke-oke-mmara mgbe otu onye na-eweta kwụsịrị.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara.
A na-eledakarị ihe akụrụngwa na ụgwọ ọrụ anya.
Ọdịiche nchekwa na nleba anya nwere ike itolite ka sistemu na-adịwanye mgbagwoju anya.
Map mmejuputa
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa.
Nọgide na-eme nchọpụta
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the LLM Inference Routing and Load Balancing quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Ntuziaka na-esote
Ihe eserese Seldon Core na Inference
Ajụjụ a na-ajụkarị
What is LLM Inference Routing and Load Balancing?
Igwe njikwa nke na-ekpebi ụdị oyiri, GPU, ma ọ bụ azụ azụ kwesịrị ijikwa arịrịọ LLM ọ bụla na-abata, yana otu esi agbasa okporo ụzọ ka ọ nweghị otu ihe nkesa ga-ejupụta. Emere nke ọma, ọ na-ebelata latency na ọnụ ahịa; Emeghị nke ọma, ọ na-ebute nkwụsị oge yana GPU ndị na-adịghị arụ ọrụ.
Kedu ihe kpatara na okirikiri robin dị larịị na-abụkarị atụmatụ na-edozi ibu na-adịghị mma maka ntinye LLM?
Arịrịọ LLM dị iche iche n'ogologo/ọnụ ahịa, yana cache nke KV oyiri na-eme ka oge na-atọ ụtọ, yabụ ịgba ọsọ ịgba ọsọ na-ekpuchi anya na-eleghara mmekọrịta cache na ezigbo ibu anya.
Kedu ihe bụ 'prefix-cache affinity' na-agba mbọ imezu?
Ọ bụrụ na oyiri ejirila cache KV maka nganiihu nkekọrịta, na-emegharị ihe n'ebe ahụ na-ejighachi cache ahụ kama ịtụgharị ya, na-echekwa mkpokọta na latency.
N'ịkpọgharị ụdị ihe siri ike, gịnị na-emekarị ajụjụ dị mfe?
Ndị na-anya ụgbọ ala dị ka RouteLLM na-eziga ajụjụ dị mfe na obere ihe nlereanya dị ọnụ ala ma debe ụdị oke dị oke ọnụ maka ndị siri ike, na-ebelata ọnụ ahịa na obere mfu dị mma.
Kedu mgbama dị ndụ kacha baa uru maka onye na-edozi ibu nke maara LLM?
Ezigbo telemetry azụ azụ — akara na-echere, njupụta ogbe, ebe nchekwa - na-egosipụta ezi ibu dị mma karịa ọnụ ọgụgụ arịrịọ dị mfe.
Kedu ihe ngwa dị ka LiteLLM na-enye na nhazi ọtụtụ ndị na-eweta?
LiteLLM na-arụ ọrụ dị ka proxy na-ebugharị n'ofe ndị na-eweta (OpenAI, Anthropic, onye na-akwado onwe ya), na-agbakwunye ọdịda na nguzozi oke-oke-mmata.