Up tókànItọsọna atẹle
Seldon mojuto ati Inference Awọn aworan
Imọ-ẹrọ
Imọ Itọsọna
Ilana Itọkasi LLM ati iwọntunwọnsi fifuye
Layer iṣakoso ti o pinnu iru ajọra awoṣe, GPU, tabi ẹhin yẹ ki o mu ibeere LLM kọọkan ti nwọle, ati bii o ṣe le tan kaakiri ki ko si olupin kan ti o rẹwẹsi.
Gbọ si itọsọna yiiAI-ṣe afihan · ~2 min
Lori iwe yi2 min ka
Akopọ
Ṣe daradara, o ge latency ati idiyele; ṣe daradara, o fa awọn akoko ati awọn GPU ti ko ni idiyele.
Jin Dive
Sìn LLM kan ni iwọn tumọ si ṣiṣiṣẹ ọpọlọpọ awọn ẹda kọja ọpọlọpọ awọn GPUs, ati ijabọ inference ti nwaye ati aiṣedeede — awọn ibeere yatọ pupọ ni gigun ati iṣoro. Olulana kan joko ni iwaju ati yan opin irin ajo kan nipa lilo awọn ifihan agbara ti o ni oro pupọ ju iyipo-robin Ayebaye lọ. Awọn onimọ-ẹrọ LLM ode oni ṣe akiyesi ijinle isinyi, ibugbe KV-cache, ati boya ajọra tẹlẹ ni imuduro itọsi itọsi kan ti o baamu (iṣaaju-cache affinity), nitorinaa ibeere atẹle kan de ibi ti kaṣe rẹ n gbe. Diẹ ninu awọn olulana tun yan iru awoṣe lati lo — fifiranṣẹ awọn ibeere ti o rọrun si awoṣe kekere olowo poku ati awọn ti o le si ọkan nla (itọpa awoṣe). Iwontunws.funfun fifuye lẹhinna dọgba titẹ kọja awọn ẹda lati yago fun awọn ibi ti o gbona, awọn opin oṣuwọn ọwọ, ati tọju airi iru kekere lakoko ti o npọ si didara gbogbogbo ati lilo GPU.
Real-World imuse
Syeed chatbot kan pin ibaraẹnisọrọ kọọkan si ajọra ti o mu kaṣe KV rẹ mu, nitorinaa awọn atẹle titan kọlu kaṣe ìpele ki o dahun ni iyara.
Awọn ọna ọna ọna-ara RouteLLM firanṣẹ awọn ibeere ti o rọrun si awoṣe olowo poku kekere ati gbe awọn ti o nira nikan si awoṣe aala, gige idiyele pẹlu pipadanu didara kekere.
Kubernetes Gateway API Awọn ipa-ọna Ifaagun Itọkasi nipasẹ ijinle isinyi GPU laaye ati ipo kaṣe dipo iyipo-robin pẹtẹlẹ kọja awọn pods.
LiteLLM awọn ijabọ proxies kọja OpenAI, Anthropic, ati awọn awoṣe ti o gbalejo ti ara ẹni pẹlu iwọntunwọnsi-iwọn-iwọn-iye-ọtunwọnsi nigbati olupese kan ba rọ.
Ojo iwaju ti Itọsọna Itọka LLM ati iwọntunwọnsi fifuye
Ipa ọna ti di kilasi akọkọ, paati ẹkọ. Awọn iṣẹ akanṣe bi Kubernetes' Gateway API Ifaagun Itọkasi, akopọ iṣelọpọ vLLM, ati awọn onimọ-ọna orisun LiteLLM/Aṣoju ṣe idiwọn kaṣe-mọ ati ṣiṣe eto idiyele idiyele. Reti atunmọ diẹ sii ati ipa ọna awoṣe ti o da lori iṣoro (ara RouteLLM), awọn laini pataki ti SLA, agbegbe pupọ ati akiyesi aaye-iranran, ati awọn ilana imuduro-ẹkọ ti o ṣe iwọntunwọnsi lairi, iṣelọpọ, ati idiyele dola ni akoko gidi bi awọn awoṣe, awọn idiyele, ati iyipada ijabọ.
Fifi o sinu iwa
Kini idi ti o ṣe pataki
- Iye owo ati isuna. Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun.
- Awọn ipinnu diẹ sii. Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan.
- Iṣakoso didara. Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ.
Ṣọra fun
- Ṣiṣepe ala-ilẹ kan le tọju awọn ailagbara eto ti o gbooro.
- Awọn ohun elo amayederun ati awọn idiyele itọju nigbagbogbo ni aibikita.
- Aabo ati awọn ela akiyesi le dagba bi awọn eto ṣe di eka sii.
Next awọn igbesẹ
- Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse.
- Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data.
- Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo.
- Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn.
Tesiwaju Ṣiṣawari
Ìwé ìròyìn ọfẹ
Gba ìkànìyàn AI ojoojúmọ́
Ìtàn AI mẹta tó jẹ́rìí ní gbogbo owurọ́ ọjọ́ iṣẹ́, kọ́wé ní Gẹ̀ẹ́sì tó rọrùn. Ọfẹ́ fún gbogbo àkókò, kò sí ìpolówó.
Ìmeèlì kan ní gbogbo ọjọ́ iṣẹ́. Yọkúrò ní ìkànìyàn ní ìkànìyàn kan. A kò ta tàbí pín àdírẹ́sì rẹ.
Ṣe idanwo fun ara rẹ
Take the LLM Inference Routing and Load Balancing quiz
Ìdáhùn lẹ́sẹ̀kẹsẹ̀ lórí gbogbo ìdáhùn, àti iwe-ẹ̀rí tó lè pin pẹ̀lú ID tó lè jẹ́rìí lẹ́yìn tí o bá kọ́ ẹ̀kọ́.
Ṣe àtìlẹ́yìn ẹ̀kọ́ AI ọfẹ́. AI Understanding jẹ́ àjọ àìní èrè 501(c)(3) — kò sí ìpolówó, kò sí àkúnya owó, ní gbogbo àkókò. Ṣe ẹbun kan
Awọn ibeere ti a beere nigbagbogbo
Kini LLM Inference Routing ati Load Balancing?
Layer iṣakoso ti o pinnu iru ajọra awoṣe, GPU, tabi ẹhin yẹ ki o mu ibeere LLM kọọkan ti nwọle, ati bii o ṣe le tan kaakiri ki ko si olupin kan ti o rẹwẹsi. Ti ṣe daradara, o ge lairi ati idiyele; ti ko dara, o fa awọn akoko ati awọn GPU ti ko ṣiṣẹ.
Kini idi ti iyipo-robin lasan nigbagbogbo jẹ ilana iwọntunwọnsi fifuye ti ko dara fun itọkasi LLM?
Awọn ibeere LLM yatọ pupọ ni gigun / idiyele, ati pe kaṣe KV ajọra kan jẹ ki awọn akoko di alalepo, nitorinaa awọn ẹhin gigun kẹkẹ afọju kọju isunmọ kaṣe ati ẹru gidi.
Kini 'iṣapejuwe-cache affinity' ti n gbiyanju lati ṣaṣeyọri?
Ti ẹda kan ba ti di kaṣe KV tẹlẹ fun ìpele pinpin, ipa ọna atẹle nibẹ tun lo kaṣe yẹn dipo ṣiṣatunṣe, fifipamọ iṣiro ati lairi.
Ni ipa ọna awoṣe ti o da lori iṣoro, kini igbagbogbo n ṣẹlẹ si ibeere ti o rọrun?
Awọn olulana awoṣe bii RouteLLM firanṣẹ awọn ibeere irọrun si awoṣe kekere olowo poku ati ṣe ifipamọ awọn awoṣe aala ti o gbowolori fun awọn ti o le, idiyele gige pẹlu pipadanu didara to kere.
Eyi ti ifiwe ifihan agbara jẹ julọ wulo fun ohun LLM-mọ fifuye iwontunwonsi?
Telemetry backend gidi — awọn ami isunmọtosi, kikun ipele, ibugbe kaṣe — ṣe afihan ẹru otitọ dara julọ ju awọn iṣiro ibeere ti o rọrun lọ.
Kini ọpa bii LiteLLM n pese ni iṣeto olupilẹṣẹ pupọ?
LiteLLM n ṣiṣẹ bi aṣoju afisona kọja awọn olupese (OpenAI, Anthropic, ti gbalejo funrarẹ), fifi ipadasẹhin kun ati iwọntunwọnsi iye-iye-mọ.
Tesiwaju kikọ
Jẹmọ awọn itọsọna
Awọn itọsọna diẹ sii ti a yan fun koko yii