ДаліНаступний посібник
Ядро Селдона та графи висновків
технічний
Технічний КЕРІВНИЦТВО
Маршрутизація та балансування навантаження LLM
Рівень керування, який вирішує, яка репліка моделі, GPU чи серверна частина має обробляти кожен вхідний запит LLM, і як розподілити трафік, щоб жоден сервер не перевантажувався.
Послухайте цей посібникШІ-розказаний · ~2 min
На цій сторінці2 хвилини читання
Огляд
Добре зроблено, це скорочує затримку та витрати; виконано погано, це спричиняє тайм-аути та простої GPU.
Глибоке занурення
Обслуговування LLM у великому масштабі означає запуск багатьох реплік на багатьох графічних процесорах, а трафік висновків є бурхливим і нерівномірним — підказки дуже відрізняються за довжиною та складністю. Маршрутизатор сидить попереду та вибирає пункт призначення, використовуючи сигнали, набагато багатші, ніж класичний круговий режим. Сучасні маршрутизатори з підтримкою LLM враховують глибину черги, зайнятість KV-кешу та те, чи репліка вже містить відповідний префікс підказки (спорідненість префікса та кешу), тому наступний запит приземляється там, де живе його кеш. Деякі маршрутизатори також вибирають, яку модель використовувати, надсилаючи легкі запити до дешевої маленької моделі та складні – до великої (модельна маршрутизація). Тоді балансування навантаження вирівнює тиск між репліками, щоб уникнути гарячих точок, дотримуватись обмежень швидкості та підтримувати низьку затримку, одночасно максимізуючи загальну продуктивність і використання GPU.
Реалізація в реальному світі
Платформа чат-бота прикріплює кожну розмову до репліки, що зберігає її кеш KV, тому наступні ходи потрапляють у кеш префіксів і реагують швидше.
Системи в стилі RouteLLM надсилають прості запитання до невеликої дешевої моделі та передають лише важкі до передової моделі, скорочуючи витрати з невеликою втратою якості.
Розширення Kubernetes Gateway API Inference маршрутизує за глибиною черги живого графічного процесора та станом кешу замість простого циклічного переміщення між модулями.
LiteLLM проксі-трафік між OpenAI, Anthropic та автономними моделями з резервним балансуванням і балансуванням з урахуванням обмеження швидкості, коли один постачальник гальмує.
Майбутнє LLM Inference Routing і Load Balancing
Маршрутизація стає першокласним, вивченим компонентом. Такі проекти, як Gateway API Inference Extension від Kubernetes, виробничий стек vLLM і маршрутизатори на основі LiteLLM/Envoy, стандартизують планування з урахуванням кешу та витрат. Очікуйте більше семантичної маршрутизації та маршрутизації моделі на основі складності (у стилі RouteLLM), черги пріоритетів на основі SLA, усвідомлення кількох регіонів і точкових екземплярів, а також політики, отримані на основі підкріплення, які балансують затримку, пропускну спроможність і вартість у реальному часі, коли моделі, ціни та трафік змінюються.
Застосування на практиці
Чому це важливо
- Вартість і бюджет. Архітектурні рішення збільшують продуктивність і експлуатаційні витрати протягом багатьох років.
- Чіткіші рішення. Технічна освіта допомагає командам вибрати правильний стек, а не лише найновіший.
- Контроль якості. Кращий інженерний вибір зменшує проблеми з надійністю у виробництві.
Зверніть увагу на
- Оптимізація одного тесту може приховати ширші слабкі сторони системи.
- Витрати на інфраструктуру та обслуговування часто недооцінюються.
- Прогалини в безпеці та спостережуваності можуть зростати в міру ускладнення систем.
Наступні кроки
- Визначте цільові показники затримки, якості та вартості перед впровадженням.
- Тест за реалістичних умов навантаження та даних.
- Моніторинг інструментів на наявність помилок, дрейфу та впливу користувача.
- Перед масштабуванням підготуйте шляхи відкату та реагування на інциденти.
Продовжуйте досліджувати
Безплатний розсилок
Отримуйте щоденне зведення новин про ШІ
Три перевірені історії про ШІ щоробочого ранку, написані простою мовою. Безплатно назавжди, без реклами.
Один лист щотижня з понеділка по п'ятницю. Відписатися в один клік. Ми ніколи не продаємо та не передаємо вашу адресу.
Перевір себе
Take the LLM Inference Routing and Load Balancing quiz
Миттєва зворотна связь на кожну відповідь та сертифікат із перевіреним ідентифікатором, яким можна поділитися, після проходження курсу.
Підтримайте безплатну освіту у сфері ШІ. AI Understanding — це некомерційна організація 501(c)(3) — без реклами, без платних стін, назавжди. Зробіть пожертву
Часті запитання
Що таке LLM Inference Routing and Load Balancing?
Рівень керування, який вирішує, яка репліка моделі, GPU чи серверна частина має обробляти кожен вхідний запит LLM, і як розподілити трафік, щоб жоден сервер не перевантажувався. Добре зроблено, це скорочує затримку та витрати; виконано погано, це спричиняє тайм-аути та простої GPU.
Чому звичайний циклічний цикл часто є поганою стратегією балансування навантаження для висновку LLM?
Запити LLM сильно відрізняються за довжиною/вартістю, а KV-кеш репліки робить сеанси липкими, тому сліпо циклічні серверні модулі ігнорують спорідненість кешу та реальне навантаження.
Чого намагається досягти маршрутизація «префікс-кеш»?
Якщо репліка вже містить кеш KV для спільного префікса, маршрутизація подальших дій туди повторно використовує цей кеш замість його повторного обчислення, заощаджуючи обчислення та затримку.
У моделі маршрутизації на основі складності, що зазвичай відбувається з легким запитом?
Модельні маршрутизатори, такі як RouteLLM, надсилають прості запити до дешевої невеликої моделі та резервують дорогі граничні моделі для жорстких, скорочуючи витрати з мінімальною втратою якості.
Який живий сигнал найбільш корисний для балансувальника навантаження з підтримкою LLM?
Реальна серверна телеметрія — токени в очікуванні, заповненість пакетів, зайнятість кешу — відображає справжнє навантаження набагато краще, ніж проста кількість запитів.
Що надає такий інструмент, як LiteLLM, у налаштуваннях із кількома постачальниками?
LiteLLM діє як проксі-сервер маршрутизації між провайдерами (OpenAI, Anthropic, саморозміщені), додаючи резервний варіант і балансування з урахуванням обмеження швидкості.
Продовжуйте вчитися
Пов'язані посібники
Інші посібники, вибрані для цієї теми