Otimize o serviço de inferência de LLM para vazão, latência e custo em escala. Configure vLLM, TensorRT-LLM e estratégias de batching para implantações de IA em produção.
Implantar um modelo de linguagem de grande porte em desenvolvimento é simples. Servi-lo de forma confiável em escala de produção — com latência aceitável, alta vazão e custo controlado — é um desafio de engenharia completamente diferente. O Otimizador de Serviço de Inferência para LLM ajuda engenheiros de ML e equipes de plataforma a projetar, configurar e ajustar sua pilha de serviço de inferência para atender aos requisitos reais de produção.
Este assistente foca exclusivamente na camada de serviço de inferência: as decisões de software, hardware e configuração que determinam a eficiência com que seu modelo implantado lida com requisições. Ele abrange os principais frameworks de serviço — vLLM, TensorRT-LLM, TGI (Text Generation Inference), Triton Inference Server e llama.cpp — explicando os trade-offs entre eles em termos de vazão, latência, compatibilidade de hardware e complexidade operacional.
O assistente trabalha com as principais alavancas de otimização disponíveis para engenheiros de inferência. Batching contínuo e PagedAttention (conforme implementado no vLLM) aumentam drasticamente a utilização da GPU em comparação com batching estático — o assistente explica como esses mecanismos funcionam e como configurá-los para seus padrões de tráfego. Estratégias de quantização (INT8, INT4, GPTQ, AWQ, FP8) reduzem a pegada de memória e aumentam a vazão ao custo de alguma precisão, e o assistente ajuda você a avaliar esse trade-off para seu modelo específico e requisitos de qualidade.
Para inferência multi-GPU e multi-nó, ele cobre a seleção do grau de paralelismo de tensor, paralelismo de pipeline para modelos muito grandes e os requisitos de rede que permitem inferência distribuída eficiente. Ele também aborda dimensionamento de cache KV, otimização das fases de preenchimento vs. decodificação, decodificação especulativa e cache de prompt para cargas de trabalho com prefixos compartilhados.
O assistente ajuda você a construir um modelo de desempenho: dado o tamanho do seu modelo, hardware e SLA de tráfego, qual vazão você pode alcançar, em qual percentil de latência e a que custo por milhão de tokens? Essa saída é diretamente útil para planejamento de capacidade, previsão de custos e decisões de compromisso com SLA.
Usuários ideais incluem engenheiros de ML preparando implantações de LLM em produção, equipes de plataforma avaliando infraestrutura de inferência e líderes de engenharia avaliando inferência auto-hospedada vs. baseada em API para custo e controle.
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