การกำหนดเส้นทางการอนุมาน LLM และการปรับสมดุลโหลด
เลเยอร์การควบคุมที่ตัดสินใจว่าแบบจำลอง, GPU หรือแบ็กเอนด์ใดควรจัดการคำขอ LLM ที่เข้ามาแต่ละรายการ และวิธีกระจายการรับส่งข้อมูลเพื่อไม่ให้มีเซิร์ฟเวอร์ใดล้นหลาม
ภาพรวม
ทำได้ดี ลดเวลาแฝงและต้นทุน ทำได้ไม่ดี ทำให้เกิดการหมดเวลาและ GPU ที่ไม่ได้ใช้งาน
เจาะลึก
การให้บริการ LLM ในวงกว้างหมายถึงการเรียกใช้แบบจำลองจำนวนมากบน GPU จำนวนมาก และการรับส่งข้อมูลการอนุมานนั้นหนาแน่นและไม่สม่ำเสมอ ข้อความแจ้งจะมีความยาวและความยากต่างกันมาก เราเตอร์จะอยู่ด้านหน้าและเลือกปลายทางโดยใช้สัญญาณที่เข้มข้นกว่า Round-robin แบบคลาสสิกมาก เราเตอร์ที่รับรู้ LLM สมัยใหม่จะพิจารณาความลึกของคิว การครอบครองแคช KV และการจำลองจะมีคำนำหน้าพร้อมท์ที่ตรงกันอยู่แล้วหรือไม่ (ความสัมพันธ์ของคำนำหน้ากับแคช) ดังนั้นคำขอติดตามผลจะเข้าสู่จุดที่แคชทำงานอยู่ เราเตอร์บางตัวยังเลือกรุ่นที่จะใช้ โดยส่งคำสั่งง่ายๆ ไปยังรุ่นเล็กราคาถูก และรุ่นยากไปยังรุ่นใหญ่ (การกำหนดเส้นทางโมเดล) จากนั้นโหลดบาลานซ์จะปรับแรงดันทั่วทั้งเรพลิกาให้เท่ากันเพื่อหลีกเลี่ยงฮอตสปอต เคารพขีดจำกัดอัตรา และรักษาเวลาแฝงให้ต่ำ ในขณะเดียวกันก็เพิ่ม Goodput โดยรวมและการใช้งาน GPU ให้สูงสุด
ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิค
โหลดบาลานเซอร์ที่ไร้เดียงสาจะถือว่าคำขอสามารถใช้แทนกันได้และมีราคาถูกในการย้าย ซึ่งถือเป็นเท็จสำหรับ LLM โทเค็นของเอาต์พุตแต่ละรายการมีค่าใช้จ่ายในการส่งต่อ และแคช KV ของเรพลิกาทำให้ 'เหนียว' สำหรับเซสชัน เราเตอร์อัจฉริยะจึงปรับให้เหมาะสมสำหรับการเข้าถึงแคช: การแฮชหรือการปักหมุดเซสชัน ดังนั้นคำนำหน้าที่เพิ่มขึ้นของการสนทนาจึงนำคีย์/ค่าที่แคชไว้มาใช้ซ้ำ แทนที่จะคำนวณใหม่ พวกเขายังอ่านการวัดและส่งข้อมูลทางไกลแบ็กเอนด์แบบสด (โทเค็นที่รอดำเนินการ ความสมบูรณ์ของแบตช์) แทนที่จะอ่านแค่การนับคำขอ เนื่องจากคำขอที่ยาวเพียงครั้งเดียวอาจมีค่ามากกว่าคำขอสั้นๆ จำนวนมาก
ผลกระทบเชิงกลยุทธ์
ต้นทุนและงบประมาณ
การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมขับเคลื่อนประสิทธิภาพและต้นทุนการดำเนินงานเป็นเวลาหลายปี
การตัดสินใจที่ชัดเจนยิ่งขึ้น
การศึกษาด้านเทคนิคช่วยให้ทีมเลือกกลุ่มที่เหมาะสม ไม่ใช่แค่กลุ่มใหม่ล่าสุด
การควบคุมคุณภาพ
ตัวเลือกทางวิศวกรรมที่ดีกว่าจะช่วยลดเหตุการณ์ด้านความน่าเชื่อถือในการผลิต
อนาคตของการกำหนดเส้นทางการอนุมาน LLM และการปรับสมดุลโหลด
การกำหนดเส้นทางกำลังกลายเป็นองค์ประกอบการเรียนรู้ชั้นหนึ่ง โปรเจ็กต์ต่างๆ เช่น Gateway API Inference Extension ของ Kubernetes, สแต็กการผลิตของ vLLM และเราเตอร์ที่ใช้ LiteLLM/Envoy จะทำให้การกำหนดเวลาการรับรู้แคชและการรับรู้ต้นทุนเป็นมาตรฐาน คาดหวังการกำหนดเส้นทางโมเดลตามความหมายและความยากลำบากมากขึ้น (สไตล์ RouteLLM), คิวลำดับความสำคัญที่ขับเคลื่อนด้วย SLA, การรับรู้หลายภูมิภาคและอินสแตนซ์เฉพาะจุด และนโยบายการเรียนรู้แบบเสริมกำลังที่สร้างสมดุลระหว่างเวลาแฝง ปริมาณงาน และต้นทุนดอลลาร์ในแบบเรียลไทม์ตามแบบจำลอง ราคา และการเปลี่ยนแปลงการรับส่งข้อมูล
การใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง
แพลตฟอร์มแชทบอทจะปักหมุดแต่ละการสนทนาไว้ที่แบบจำลองซึ่งเก็บแคช KV ไว้ ดังนั้นลำดับการติดตามผลจะเข้าสู่แคชคำนำหน้าและตอบสนองเร็วขึ้น
ระบบสไตล์ RouteLLM ส่งคำถามง่ายๆ ไปยังโมเดลราคาถูกขนาดเล็ก และเพิ่มเฉพาะคำถามที่ยากไปยังโมเดลชายแดน ซึ่งช่วยลดต้นทุนโดยสูญเสียคุณภาพเพียงเล็กน้อย
ส่วนขยายการอนุมาน Kubernetes Gateway API กำหนดเส้นทางตามความลึกของคิว GPU แบบสดและสถานะแคช แทนที่จะใช้ Round-Robin แบบธรรมดาข้ามพ็อด
พร็อกซี LiteLLM รับส่งข้อมูลข้าม OpenAI, Anthropic และโมเดลที่โฮสต์เองพร้อมทางเลือกสำรองและการปรับสมดุลการรับรู้ขีดจำกัดอัตราเมื่อผู้ให้บริการรายหนึ่งควบคุมปริมาณ
ความเสี่ยงและรั้ว
การเพิ่มประสิทธิภาพเกณฑ์มาตรฐานหนึ่งรายการสามารถซ่อนจุดอ่อนของระบบในวงกว้างได้
ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานและการบำรุงรักษามักถูกประเมินต่ำไป
ช่องว่างด้านความปลอดภัยและความสามารถในการสังเกตสามารถเพิ่มขึ้นได้เมื่อระบบมีความซับซ้อนมากขึ้น
แผนงานการดำเนินงาน
กำหนดเป้าหมายเวลาแฝง คุณภาพ และต้นทุนก่อนนำไปใช้งาน
เกณฑ์มาตรฐานภายใต้สภาวะโหลดและข้อมูลจริง
การตรวจสอบเครื่องมือเพื่อหาข้อผิดพลาด การเบี่ยงเบน และผลกระทบต่อผู้ใช้
เตรียมเส้นทางการย้อนกลับและการตอบสนองต่อเหตุการณ์ก่อนปรับขนาด
สำรวจต่อไป
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
คำแนะนำต่อไป
Seldon Core และกราฟการอนุมาน
คำถามที่พบบ่อย
การกำหนดเส้นทางการอนุมาน LLM และการทำโหลดบาลานซ์คืออะไร
เลเยอร์การควบคุมที่ตัดสินใจว่าแบบจำลอง, GPU หรือแบ็กเอนด์ใดควรจัดการคำขอ LLM ที่เข้ามาแต่ละรายการ และวิธีกระจายการรับส่งข้อมูลเพื่อไม่ให้มีเซิร์ฟเวอร์ใดล้นหลาม ทำได้ดี ลดเวลาแฝงและต้นทุน ทำได้ไม่ดี ทำให้เกิดการหมดเวลาและ GPU ที่ไม่ได้ใช้งาน
เหตุใด Round-Robin ธรรมดาจึงมักเป็นกลยุทธ์การปรับสมดุลโหลดที่ไม่ดีสำหรับการอนุมาน LLM
คำขอ LLM มีความแตกต่างอย่างมากในด้านความยาว/ต้นทุน และแคช KV ของแบบจำลองทำให้เซสชันติดขัด ดังนั้นแบ็กเอนด์แบบสุ่มสี่สุ่มห้าจึงเพิกเฉยต่อความสัมพันธ์ของแคชและโหลดจริง
การกำหนดเส้นทาง 'prefix-cache affinity' พยายามบรรลุผลคืออะไร
หากแบบจำลองเก็บแคช KV สำหรับคำนำหน้าที่ใช้ร่วมกันอยู่แล้ว การกำหนดเส้นทางการติดตามผลที่นั่นจะใช้แคชนั้นซ้ำแทนการคำนวณใหม่ ซึ่งช่วยประหยัดการประมวลผลและเวลาแฝง
ในการกำหนดเส้นทางโมเดลตามความยาก โดยทั่วไปแล้วจะเกิดอะไรขึ้นกับการสืบค้นแบบง่าย
เราเตอร์รุ่นอย่าง RouteLLM ส่งคำสั่งง่ายๆ ไปยังรุ่นขนาดเล็กราคาถูก และจองรุ่นชายแดนราคาแพงไว้สำหรับรุ่นที่แข็ง ลดต้นทุนโดยสูญเสียคุณภาพน้อยที่สุด
สัญญาณสดใดมีประโยชน์มากที่สุดสำหรับโหลดบาลานเซอร์ที่รับรู้ LLM
การตรวจวัดระยะไกลแบ็กเอนด์จริง—โทเค็นที่รอดำเนินการ ความสมบูรณ์ของแบทช์ การครอบครองแคช—สะท้อนถึงโหลดที่แท้จริงได้ดีกว่าการนับคำขอธรรมดามาก
เครื่องมืออย่าง LiteLLM มีอะไรบ้างในการตั้งค่าผู้ให้บริการหลายราย
LiteLLM ทำหน้าที่เป็นพร็อกซีการกำหนดเส้นทางระหว่างผู้ให้บริการ (OpenAI, Anthropic โฮสต์เอง) เพิ่มทางเลือกสำรองและการปรับสมดุลการรับรู้ขีดจำกัดอัตรา