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减少 LLM 工作流程中推理延迟的 7 种方法
从量化到推测解码，这里有七种工程策略，可以在生产中交付更快、响应更灵敏的生成式 AI 应用程序。
来源:KDnuggets处理推理延迟
随着大型语言模型 (LLM) 从研究原型转向生产，工程团队遇到了一个残酷的事实：构建智能模型只是成功的一半。实时向用户提供该模型是一个完全不同的工程挑战。
在生成式 AI 中，推理是经过训练的模型处理输入（提示）并生成输出（响应）的阶段。推理延迟是此过程中的时间延迟。与延迟通常以毫秒为单位测量的标准 Web 应用程序不同，如果不进行优化，LLM 延迟可能会延长至数秒或更长时间，从而导致糟糕的用户体验和高昂的计算成本。
了解缓慢响应的解剖结构是第一步。 LLM 的生成分为两个不同的阶段：
这两个阶段产生两个决定用户体验的指标：第一个令牌的时间 (TTFT)，测量第一个单词出现之前的时间，以及每个输出令牌的时间 (TPOT)，测量持续的生成速度。
以下是七种经过验证的方法，可以减少 LLM 工作流程中的推理延迟。
1. 实现模型量化
LLM 本质上是一个数字权重的大集合。默认情况下，它们以 16 位浮点格式（FP16 或 BF16）存储。 FP16 中的 700 亿个参数模型需要大约 140 GB 的 VRAM 才能加载，并且为每个生成的令牌在 GPU 上移动数据会产生严重的内存带宽瓶颈，从而直接提高 TPOT。