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LLM推理优化技术| Clarifai指南
了解GPU群集以及它们如何显着加速复杂的AI工作负载，包括模型培训，微调和实时推断。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能LLM推理优化技术
简介：为什么优化大型语言模型推理
大型语言模型（LLMS）已彻底改变了机器的理解和生成文本的方式，但是它们的推理工作负载具有实质性的计算和内存成本。无论您是扩展聊天机器人，部署摘要工具还是将生成AI集成到企业工作流中，优化推理对于成本控制和用户体验至关重要。由于最先进的模型的巨大参数以及所涉及的混合计算阶段的参数计数，幼稚的部署会导致瓶颈和不可持续的能源消耗。 AI平台领导者Clarifai的这篇文章将深入探讨最小化潜伏期，降低成本并确保在GPU，CPU和边缘环境中可靠的性能的技术。
我们将探讨LLM推理的体系结构，核心挑战，例如内存带宽限制，批处理策略，多GPU并行化，注意力和KV高速缓存优化，模型级别的压缩，投机性和分类推理，调度和调度，调度和路线，计算机，框架，框架，框架，框架和Emering趋势。每个部分都包括一个快速的摘要，深入的解释，专家见解和创造性示例，以使复杂的主题可操作和令人难忘。我们还将强调Clarifai精心策划的推理管道，灵活的模型部署和计算跑步者如何与这些技术无缝集成。让我们开始朝着构建可扩展，成本效益的LLM应用程序的旅程。
快速摘要：您将了解有关LLM推理优化的知识
下面是您在本指南中遇到的关键要点的快照。在潜入每个部分之前，将其用作备忘单以掌握整体叙述。