Kapitel 6. Wesentliche Techniken zur LLM-Optimierung
Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com
In den vorangegangenen Kapiteln haben wir die Bedeutung und die Herausforderungen der Optimierung von LLMs für den Einsatz aufgezeigt. In den nächsten beiden Kapiteln werden wir uns eingehend mit jeder der entscheidenden Techniken zur LLM-Optimierung befassen, damit du über das nötige Wissen verfügst, um zu entscheiden, wann, wie und warum du sie für deine Anforderungen einsetzt.
In diesem Kapitel konzentrieren wir uns insbesondere auf grundlegende Techniken, die dir helfen werden, die meisten Optimierungskonzepte zu verstehen und viele deiner Optimierungsziele zu erreichen. Die fortgeschritteneren Techniken und Branchentrends heben wir uns für Kapitel 7 auf.
In diesem Kapitel besprechen wir, wie du Folgendes einsetzt:
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Anforderungsbatching und Zeitplannungsprogramm, um eine bessere Parallelität und GPU-Auslastung zu erreichen
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Attention-Optimierung, um eine bessere Recheneffizienz, geringeren Rechenaufwand und besseres Speichermanagement zu erreichen
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Modellkomprimierung, um kleinere Modelle, weniger Speicherbewegungen und/oder weniger Rechenaufwand zu erreichen
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Prefix-Caching, um frühere Eingabeaufforderungen zwischenzuspeichern und wiederzuverwenden, einschließlich der Frage, wie man dies effizient durchführt und eine hohe Cache-Trefferquote erzielt
Optimierungen auf der Ebene von ...
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