Optimisez le service d'inférence LLM pour le débit, la latence et le coût à grande échelle. Configurez vLLM, TensorRT-LLM et les stratégies de traitement par lots pour les déploiements d'IA en production.
Déployer un grand modèle de langage en développement est simple. Le servir de manière fiable à l'échelle de la production — avec une latence acceptable, un débit élevé et un coût maîtrisé — est un défi d'ingénierie tout à fait différent. L'Optimiseur de service d'inférence LLM aide les ingénieurs ML et les équipes de plateforme à concevoir, configurer et ajuster leur pile de service d'inférence pour répondre aux exigences réelles de production.
Cet assistant se concentre exclusivement sur la couche de service d'inférence : les décisions logicielles, matérielles et de configuration qui déterminent l'efficacité avec laquelle votre modèle déployé traite les requêtes. Il couvre les principaux frameworks de service — vLLM, TensorRT-LLM, TGI (Text Generation Inference), Triton Inference Server et llama.cpp — en expliquant les compromis entre eux en termes de débit, de latence, de compatibilité matérielle et de complexité opérationnelle.
L'assistant travaille à travers les principaux leviers d'optimisation disponibles pour les ingénieurs d'inférence. Le traitement par lots continu et PagedAttention (tel qu'implémenté dans vLLM) augmentent considérablement l'utilisation du GPU par rapport au traitement par lots statique — l'assistant explique comment ces mécanismes fonctionnent et comment les configurer pour vos schémas de trafic. Les stratégies de quantification (INT8, INT4, GPTQ, AWQ, FP8) réduisent l'empreinte mémoire et augmentent le débit au prix d'une certaine précision, et l'assistant vous aide à évaluer ce compromis pour votre modèle spécifique et vos exigences de qualité.
Pour l'inférence multi-GPU et multi-nœud, il couvre la sélection du degré de parallélisme tensoriel, le parallélisme de pipeline pour les très grands modèles, et les exigences réseau qui permettent une inférence distribuée efficace. Il aborde également le dimensionnement du cache KV, l'optimisation des phases de préremplissage et de décodage, le décodage spéculatif et la mise en cache des invites pour les charges de travail avec des préfixes partagés.
L'assistant vous aide à construire un modèle de performance : étant donné la taille de votre modèle, votre matériel et votre SLA de trafic, quel débit pouvez-vous atteindre, à quel percentile de latence, et à quel coût par million de tokens ? Ce résultat est directement utile pour la planification de capacité, la prévision des coûts et les décisions d'engagement SLA.
Les utilisateurs idéaux incluent les ingénieurs ML préparant des déploiements LLM en production, les équipes de plateforme évaluant l'infrastructure d'inférence, et les responsables d'ingénierie évaluant l'inférence auto-hébergée par rapport à l'inférence basée sur API pour le coût et le contrôle.
Connectez-vous avec Google. Les nouveaux utilisateurs reçoivent 10 crédits gratuits.
Se connecter pour débloquer