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大型模型推理容器 – 最新功能和性能增强
AWS 最近发布了大型模型推理 (LMI) 容器的重大更新，为在 AWS 上托管 LLM 的客户提供全面的性能改进、扩展的模型支持和简化的部署功能。这些版本的重点是降低操作复杂性，同时在流行的模型架构中提供可衡量的性能提升。
来源:亚马逊云科技 _机器学习现代大型语言模型 (LLM) 部署面临着由令牌数量增长驱动的不断升级的成本和性能挑战。令牌计数与字数、图像大小和其他输入因素直接相关，决定了计算要求和成本。较长的上下文意味着每个推理请求的费用较高。随着前沿模型现在支持多达 1000 万个令牌，以满足检索增强生成 (RAG) 系统和需要大量代码库和文档的编码代理不断增长的上下文需求，这一挑战变得更加严峻。然而，行业研究表明，推理工作负载中的令牌计数的很大一部分是重复的，相同的文档和文本跨度出现在众多提示中。这些数据“热点”代表着机遇。通过缓存经常重用的内容，组织可以降低长上下文推理工作负载的成本并提高性能。
AWS 最近发布了大型模型推理 (LMI) 容器的重大更新，为在 AWS 上托管 LLM 的客户提供全面的性能改进、扩展的模型支持和简化的部署功能。这些版本的重点是降低操作复杂性，同时在流行的模型架构中提供可衡量的性能提升。
LMCache 支持：改变长上下文性能
LMI 最新版本引入的最重要功能之一是全面的 LMCache 支持，它从根本上改变了组织处理长上下文推理工作负载的方式。 LMCache 是一个开源 KV 缓存解决方案，它提取和存储由现代 LLM 引擎生成的 KV 缓存，跨引擎和查询共享这些缓存，以帮助提高推理性能。
LMCache 性能基准
如何使用 LMCache
自动配置 为了简化部署，客户可以类似地启用自动 LMCache 配置：