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Prácticas de implementación y optimización de LLM (Spanish Edition)

Name: Prácticas de implementación y optimización de LLM (Spanish Edition)
ISBN: 0642572383633

by Chi Wang, Peiheng Hu

May 2026

Intermediate

374 pages

12h 12m

Spanish

O'Reilly Media, Inc.

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Prefacio
¿Por qué el servicio y la optimización de LLM?Qué pretende este libroA quién va dirigido este libroQué no es este libroCómo está organizado este libroCómo usar este libroLo que vas a necesitarConvenciones utilizadas en este libroUso de los ejemplos de códigoO’Reilly Online LearningCómo contactarnosAgradecimientos
1. Introducción al servicio y la optimización de modelos
Anatomía de un modeloArquitectura del modeloDatos del modeloCódigo de ejecución del modeloCiclo de vida del modelo: del entrenamiento al servicio¿Qué es la implementación de modelos?¿Por qué estudiar el servicio de modelos?¿Por qué optimizar el servicio de modelos (especialmente para LLMs)?Ejemplo: Uso de un marco de implementación de modelos (vLLM) para mejorar el rendimiento de los LLMParadigmas de servicio de modelosServicio en el dispositivo (perímetro)Servicio para un solo modeloServicio multimodeloPlataformas de servicio de modelosResumen
2. Servicio de modelos de lenguaje grandes
Dentro de la mente de un TransformerEvolución de los LLMLa naturaleza autorregresiva de los transformadoresArquitectura de transformadores solo con decodificadorCaptura el contexto de los tokens calculando la atenciónEjecución de la generación de LLM: una guía paso a pasoEjecuta el modelo QwenPredicción del modelo, línea por líneaHabilita la caché KV para mejorar el rendimientoLas fases de prellenado y decodificaciónEjecuta el LLM con un marco de servicio Sirve el LLM (Qwen) con vLLMComparación de rendimiento: vLLM frente a Hugging Face TransformersConceptos básicos del servicio de streaming de LLMConceptos básicos sobre el servicio por lotes de LLMResumen
3. Diseño de sistemas de servicio de modelos: un análisis en profundidad
Crea un servicio de implementación de LLM en línea desde ceroObjetivos de diseñoArquitectura del servicioImplementar el manejo de solicitudes de generación únicaProcesamiento por lotesTransmisión con procesamiento por lotesServicio por lotes con vLLMUn diseño general para el servicio de LLM de un solo modeloRequisitos para el servicio de un solo modeloDiseño generalCrea un servicio de implementación de múltiples modelos desde ceroObjetivos de diseñoArquitectura del servicioImplementación principalUso de NVIDIA Triton como servidor de modelosVentajas y desventajas de los diseños de servicio de modelos múltiplesDesafíosUn diseño multimodelo con costos optimizadosUn diseño multimodelo optimizado para la latenciaResumen
4. Buenas prácticas para el servicio de modelos
Servicio de modelos en un mundo agencialDefinición de agentesUn agente de conocimiento de ejemploEl diseño del agenteEl flujo de trabajo interno del agenteAutonomía del agenteGeneración aumentada por recuperación (RAG)Generación aumentada por caché (CAG)Cómo usan los agentes el servicio de modelosServicio de LLM en sistemas empresariales: una visión generalCapa de API públicaCapa de gestión de recursosCapa de selección y orquestación de modelosCapa de servicio distribuidoCapa de inferencia centralCapa de optimización de modelosCapa de modelosDesarrollo con una pila de código abiertoImplementación de la API públicaImplementación de la selección de modelosImplementación de un punto final de servicio de modelosDesarrollar con un proveedor de nubeOpción 1: Servicio de modelos base totalmente gestionadoOpción 2: Implementación del modelo base con un solo clicOpción 3: Trae tu propio modeloOpción 4: Trae tu propio códigoOpción 5: Trae tu propia imagen de servicioOpción 6: Crea tu propia infraestructura de servicioComparación de las opciones¿Desarrollar o comprar? Entender las estrategiasPor qué ayuda saber cómo construir, incluso si no vas a construirNuestra estrategia de selecciónMedir el rendimiento en el servicio de LLMMétricas de latenciaMétricas de rendimientoBuenas prácticas para la medición del rendimientoResumen
5. Desafíos al implementar LLMs
Por qué es importante optimizar el servicio de LLMExperiencia del clienteEficiencia de costosEscalabilidad, manejo de picos de carga y viabilidadEl papel de los chips aceleradores en el servicio de LLMCómo leer las especificaciones de las GPUComparación de las especificaciones de las GPU más popularesCuellos de botella en la carga de modelos LLMEl proceso de carga del modeloEstimación del tamaño del modeloEstimación del tamaño de la caché KVCuellos de botella en la ejecución de modelos LLMLímites del ancho de banda de computación y memoria de la GPUIntensidad aritmética en las multiplicaciones matricialesAplicación del análisis de intensidad aritmética a las fases de precarga y decodificación de los LLMOtros aceleradores de IA y tendenciasResumen
6. Técnicas esenciales de optimización de LLM
Optimizaciones a nivel de agrupación de solicitudes y programación¿Por qué necesitamos el procesamiento por lotes en el servicio en tiempo real?Agrupación dinámica en la inferencia en líneaAgrupación continua para la inferencia en línea de LLMAgrupación continua con prellenado por fragmentosEscalado de la atención y optimización del kernelMecanismos de atención escalablesFusión de kernels y kernels de atención personalizadosCompresión de modelosCuantificaciónDestilaciónPodaAlmacenamiento en caché de prefijosRadixAttentionCasos de usoBuenas prácticasEscalado de la caché de prefijosResumen
7. Técnicas avanzadas de optimización de LLM
Decodificación especulativaPasos detalladosAjuste y usoPráctica de decodificación especulativaInferencia con múltiples GPU y múltiples nodosParalelismo de datosParalelismo tensorial y paralelismo en pipelineParalelismo expertoDesagregación de precarga-decodificaciónArquitectura generalTransferencia de caché KVCuándo utilizarloAlmacenamiento en caché KV avanzadoServicio de contexto largoCálculos de costo y latenciaLLMs de autoalojamientoPráctica con LMCacheResumen
8. Marcos de implementación de LLM
Por qué necesitamos marcos especializados para el servicio de LLMvLLMArquitectura de vLLMFlujo de trabajo de inicialización del modelo (con trabajador multiproceso)Flujo de trabajo de ejecución de solicitudes de generaciónAnálisis en profundidad del programadorEstrategia de optimización por capas de vLLMTensorRT-LLMSGLangLlama.cppElegir el marco adecuadoResumen
9. La optimización de los LLM en la práctica
Plan de optimización del servicio LLMOptimiza el servicio de Qwen3-14B con vLLMPaso 1: Examina el hardware de la GPUPaso 2: Generar tráfico de referenciaPaso 3: Definir métricas de evaluaciónPaso 4: Configurar el servidor de servicio del modeloPaso 5: Comparar el modelo Qwen3 con vLLMPaso 6: Evalúa el modelo Qwen3 cuantificado con vLLMPaso 7: Aplicar técnicas de optimización adicionalesPaso 8: Comparar el modelo Qwen3 con el servicio distribuidoCompensaciones comunes en la optimizaciónResumen

10. Avances en el servicio de LLM
Almacenamiento en caché semánticoEstrategias de perfilado del rendimientoServicio multimodalProcesamiento de entradas multimodalesImplicaciones arquitectónicas y del sistemaIA en el perímetro: impulsores y facilitadoresHardware especializado de bajo consumoCompresión y optimización del modeloCálculo heterogéneoProgramación con consideración térmicaComputación híbrida entre el perímetro y la nubeServicio Multi-LoRAServicio de modelos en el aprendizaje por refuerzoServicio de LLM en RLDeterminismo en el servicio de RLResumen
Índice
Acerca de los autores

Content preview from Prácticas de implementación y optimización de LLM (Spanish Edition)

Acerca de los autores

Chi Wang es director de ingeniería en el grupo Einstein AI de Salesforce, con más de 18 años de experiencia en inteligencia artificial y sistemas distribuidos. Dirige el desarrollo de plataformas de IA a gran escala que permiten el entrenamiento, la inferencia y la optimización de modelos para cientos de equipos internos, y que impulsan las capacidades de IA que usan millones de clientes de Salesforce.

En Salesforce, Chi supervisa varios equipos de ingeniería enfocados en la inferencia y optimización de modelos, y en plataformas de ciencia de datos. Su trabajo abarca la construcción de infraestructura de IA multitenant, el escalado de sistemas de computación distribuida y la mejora del rendimiento y la rentabilidad de las cargas de trabajo de modelos de IA grandes en producción.

Chi es el inventor principal de 12 patentes en áreas que incluyen el servicio y la optimización de modelos de IA, el control de acceso a datos y el diseño de sistemas a gran escala. También es un apasionado escritor técnico, enfocado en hacer que los complejos sistemas de IA sean prácticos y accesibles para los ingenieros.

Peiheng Hu es un consumado ingeniero de aprendizaje automático con más de 10 años de experiencia en el sector y especialización en la creación de sistemas de IA a gran escala. Actualmente trabaja en NVIDIA, donde se centra en la inferencia distribuida de LLM de vanguardia, ampliando los límites de los motores de inferencia de alto rendimiento en las últimas GPU ...

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