Định tuyến suy luận LLM và cân bằng tải
Lớp điều khiển quyết định bản sao mô hình, GPU hoặc chương trình phụ trợ nào sẽ xử lý từng yêu cầu LLM đến và cách phân bổ lưu lượng truy cập để không có máy chủ nào bị quá tải.
Tổng quan
Done well, it cuts latency and cost; done poorly, it causes timeouts and idle GPUs.
Lặn sâu
Cung cấp LLM trên quy mô lớn có nghĩa là chạy nhiều bản sao trên nhiều GPU và lưu lượng suy luận rất nhiều và không đồng đều—các lời nhắc có độ dài và độ khó rất khác nhau. Một bộ định tuyến nằm ở phía trước và chọn đích đến bằng cách sử dụng các tín hiệu phong phú hơn nhiều so với tính năng quay vòng cổ điển. Các bộ định tuyến nhận biết LLM hiện đại xem xét độ sâu hàng đợi, mức độ chiếm dụng bộ nhớ đệm KV và liệu bản sao đã giữ tiền tố nhắc phù hợp hay chưa (mối quan hệ tiền tố-bộ đệm), do đó, yêu cầu tiếp theo sẽ đến nơi bộ nhớ đệm của nó tồn tại. Một số bộ định tuyến cũng chọn mô hình để sử dụng—gửi các truy vấn dễ dàng đến mô hình nhỏ giá rẻ và các truy vấn khó tới mô hình lớn (định tuyến mô hình). Sau đó, cân bằng tải sẽ cân bằng áp lực giữa các bản sao để tránh các điểm nóng, tôn trọng giới hạn tốc độ và giữ độ trễ ở phần cuối ở mức thấp trong khi tối đa hóa hiệu suất tổng thể và mức sử dụng GPU.
Hiểu biết kỹ thuật
Các bộ cân bằng tải đơn giản cho rằng các yêu cầu có thể hoán đổi cho nhau và di chuyển ít tốn kém—sai đối với LLM. Mỗi mã thông báo đầu ra sẽ tốn một lượt chuyển tiếp và bộ đệm KV của bản sao khiến nó 'dính' trong một phiên. Do đó, bộ định tuyến thông minh sẽ tối ưu hóa các lần truy cập bộ nhớ đệm: băm hoặc ghim phiên để tiền tố ngày càng tăng của cuộc hội thoại sẽ sử dụng lại các khóa/giá trị đã lưu trong bộ nhớ đệm thay vì tính toán lại chúng. Họ cũng đọc dữ liệu đo từ xa phụ trợ trực tiếp (mã thông báo đang chờ xử lý, mức độ đầy đủ của lô) thay vì chỉ đếm số lượng yêu cầu, vì một yêu cầu dài có thể lớn hơn nhiều yêu cầu ngắn.
Tác động chiến lược
Chi phí và ngân sách
Các quyết định về kiến trúc sẽ thúc đẩy hiệu suất và chi phí vận hành trong nhiều năm.
Quyết định rõ ràng hơn
Giáo dục kỹ thuật giúp các nhóm chọn nhóm phù hợp chứ không chỉ nhóm mới nhất.
Kiểm soát chất lượng
Lựa chọn kỹ thuật tốt hơn làm giảm sự cố về độ tin cậy trong sản xuất.
Tương lai của định tuyến suy luận LLM và cân bằng tải
Định tuyến đang trở thành một thành phần hạng nhất, có thể học được. Các dự án như Tiện ích mở rộng suy luận API cổng của Kubernetes, ngăn xếp sản xuất của vLLM và bộ định tuyến dựa trên LiteLLM/Envoy chuẩn hóa việc lập kế hoạch nhận biết bộ nhớ đệm và nhận biết chi phí. Mong đợi định tuyến mô hình dựa trên ngữ nghĩa và độ khó (kiểu RouteLLM), hàng đợi ưu tiên theo SLA, nhận thức đa khu vực và phiên bản tại chỗ cũng như các chính sách được học tăng cường giúp cân bằng độ trễ, thông lượng và chi phí bằng đô la trong thời gian thực dưới dạng mô hình, giá cả và sự thay đổi lưu lượng.
Triển khai trong thế giới thực
Nền tảng chatbot ghim từng cuộc trò chuyện vào bản sao đang lưu giữ bộ đệm KV của nó, do đó, các lượt tiếp theo sẽ chạm vào bộ đệm tiền tố và phản hồi nhanh hơn.
Các hệ thống kiểu RouteLLM gửi các câu hỏi đơn giản đến một mô hình nhỏ giá rẻ và chỉ chuyển những câu hỏi khó sang mô hình biên giới, cắt giảm chi phí mà ít giảm chất lượng.
Các tuyến mở rộng suy luận API Kubernetes Gateway định tuyến theo độ sâu hàng đợi GPU trực tiếp và trạng thái bộ đệm thay vì xoay vòng đơn giản giữa các nhóm.
LiteLLM proxy lưu lượng truy cập trên OpenAI, Anthropic và các mô hình tự lưu trữ với tính năng dự phòng và cân bằng nhận biết giới hạn tỷ lệ khi một nhà cung cấp điều chỉnh.
Rủi ro & lan can
Tối ưu hóa một điểm chuẩn có thể che giấu những điểm yếu của hệ thống rộng hơn.
Chi phí cơ sở hạ tầng và bảo trì thường được đánh giá thấp.
Khoảng cách về bảo mật và khả năng quan sát có thể tăng lên khi hệ thống trở nên phức tạp hơn.
Lộ trình thực hiện
Xác định các mục tiêu về độ trễ, chất lượng và chi phí trước khi triển khai.
Điểm chuẩn trong điều kiện tải và dữ liệu thực tế.
Giám sát thiết bị về lỗi, độ lệch và tác động của người dùng.
Chuẩn bị đường dẫn khôi phục và ứng phó sự cố trước khi mở rộng quy mô.
Tiếp tục khám phá
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
Hướng dẫn tiếp theo
Đồ thị suy luận và lõi Seldon
Câu hỏi thường gặp
What is LLM Inference Routing and Load Balancing?
Lớp điều khiển quyết định bản sao mô hình, GPU hoặc chương trình phụ trợ nào sẽ xử lý từng yêu cầu LLM đến và cách phân bổ lưu lượng truy cập để không có máy chủ nào bị quá tải. Thực hiện tốt, nó sẽ giảm độ trễ và chi phí; được thực hiện kém, nó gây ra thời gian chờ và GPU không hoạt động.
Tại sao tính năng quay vòng đơn giản thường là chiến lược cân bằng tải kém cho suy luận LLM?
Các yêu cầu LLM khác nhau rất nhiều về độ dài/chi phí và bộ đệm KV của bản sao khiến các phiên bị dính, do đó, các chương trình phụ trợ quay vòng một cách mù quáng sẽ bỏ qua mối quan hệ của bộ đệm và tải thực.
Định tuyến 'mối quan hệ tiền tố-bộ nhớ đệm' đang cố gắng đạt được điều gì?
Nếu một bản sao đã giữ bộ đệm KV cho tiền tố được chia sẻ thì việc định tuyến phần tiếp theo sẽ sử dụng lại bộ đệm đó thay vì tính toán lại, tiết kiệm điện toán và độ trễ.
Trong định tuyến mô hình dựa trên độ khó, điều gì thường xảy ra với một truy vấn dễ?
Các bộ định tuyến mô hình như RouteLLM gửi các truy vấn dễ dàng đến một mô hình nhỏ giá rẻ và dành riêng các mô hình biên giới đắt tiền cho các mô hình cứng, cắt giảm chi phí mà giảm thiểu chất lượng.
Tín hiệu trực tiếp nào hữu ích nhất cho bộ cân bằng tải nhận biết LLM?
Đo từ xa phụ trợ thực—mã thông báo đang chờ xử lý, mức đầy hàng loạt, chiếm dụng bộ nhớ đệm—phản ánh tải thực sự tốt hơn nhiều so với số lượng yêu cầu đơn giản.
Một công cụ như LiteLLM cung cấp những gì trong thiết lập nhiều nhà cung cấp?
LiteLLM hoạt động như một proxy định tuyến giữa các nhà cung cấp (OpenAI, Anthropic, tự lưu trữ), thêm dự phòng và cân bằng nhận biết giới hạn tỷ lệ.