Prácticas de implementación y optimización de LLM (Spanish Edition)

Capítulo 7. Técnicasavanzadas de optimización de LLM

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Tras el capítulo anterior, ya cuentas con las técnicas esenciales para hacer frente a muchos de los retos de la optimización del servicio de LLM, especialmente aquellos que no son excesivamente grandes y caben en una sola GPU. Para LLMs más grandes, con, por ejemplo, más de 100 mil millones de parámetros, una sola GPU no suele ser suficiente para cargar el modelo en la memoria de la GPU y generar resultados con una latencia satisfactoria. En este capítulo, exploramos técnicas avanzadas para mejorar aún más el rendimiento del servicio de LLM, incluyendo:

• Decodificación especulativa para acelerar la fase de decodificación de la generación de LLM y lograr una latencia entre tokens (ITL) más rápida

• Servicio con múltiples GPU y múltiples nodos para grandes LLMs que no caben o no rinden lo suficiente cuando se ejecutan en una sola GPU

• Desagregación de prefill-decode (PD) para desacoplar las fases de prefill y decodificación y ajustar sus compensaciones de forma independiente

• Técnicas avanzadas de almacenamiento en caché KV para lograr un tiempo hasta el primer token (TTFT) ultrarrápido y una alta tasa de aciertos en caché

Decodificación especulativa

¿Y si una sola técnica pudiera mejorar por sí sola la latencia —especialmente la ITL— en un factor de dos o tres? Te presentamos la decodificación especulativa ...