Optimiza la inferencia de LLM para rendimiento, latencia y costo a escala. Configura vLLM, TensorRT-LLM y estrategias de procesamiento por lotes para despliegues de IA en producción.
Desplegar un modelo de lenguaje grande en desarrollo es sencillo. Servirlo de manera confiable a escala de producción — con latencia aceptable, alto rendimiento y costo controlado — es un desafío de ingeniería completamente diferente. El Optimizador de Inferencia para LLM ayuda a ingenieros de ML y equipos de plataforma a diseñar, configurar y ajustar su stack de inferencia para cumplir con requisitos reales de producción.
Este asistente se enfoca exclusivamente en la capa de inferencia: las decisiones de software, hardware y configuración que determinan la eficiencia con la que tu modelo desplegado maneja las solicitudes. Cubre los principales frameworks de inferencia — vLLM, TensorRT-LLM, TGI (Text Generation Inference), Triton Inference Server y llama.cpp — explicando las compensaciones entre ellos en términos de rendimiento, latencia, compatibilidad de hardware y complejidad operativa.
El asistente trabaja a través de las palancas clave de optimización disponibles para los ingenieros de inferencia. El procesamiento por lotes continuo y PagedAttention (implementados en vLLM) aumentan drásticamente la utilización de GPU en comparación con el procesamiento por lotes estático — el asistente explica cómo funcionan estos mecanismos y cómo configurarlos para tus patrones de tráfico. Las estrategias de cuantización (INT8, INT4, GPTQ, AWQ, FP8) reducen el uso de memoria y aumentan el rendimiento a costa de cierta precisión, y el asistente te ayuda a evaluar esa compensación para tu modelo específico y requisitos de calidad.
Para inferencia multi-GPU y multi-nodo, cubre la selección del grado de paralelismo de tensor, el paralelismo de pipeline para modelos muy grandes y los requisitos de red que permiten una inferencia distribuida eficiente. También aborda el dimensionamiento de la caché KV, la optimización de las fases de prefill y decode, la decodificación especulativa y el almacenamiento en caché de prompts para cargas de trabajo con prefijos compartidos.
El asistente te ayuda a construir un modelo de rendimiento: dado el tamaño de tu modelo, hardware y SLA de tráfico, ¿qué rendimiento puedes lograr, en qué percentil de latencia y a qué costo por millón de tokens? Este resultado es directamente útil para la planificación de capacidad, la previsión de costos y las decisiones de compromiso de SLA.
Los usuarios ideales incluyen ingenieros de ML que preparan despliegues de LLM en producción, equipos de plataforma que evalúan infraestructura de inferencia y líderes de ingeniería que evalúan inferencia auto-gestionada frente a basada en API para costo y control.
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