Fortschritte in LLM-Servierungssystemen

Grosse Sprachmodelle (LLMs) haben die Art und Weise verändert, wie wir über die Bereitstellung von KI-Anwendungen nachdenken. Diese Modelle wurden ursprünglich entwickelt, um Anfragen nacheinander zu bearbeiten, können jetzt jedoch Informationen aus früheren Anfragen speichern. Diese Fähigkeit zu erinnern wird als Kontext-Caching bezeichnet und ist wichtig, um die Geschwindigkeit und Effizienz dieser Modelle zu verbessern.

#Was ist Kontext-Caching?

Kontext-Caching ermöglicht es dem System, bestimmte Informationen im Speicher zu behalten, damit sie später wiederverwendet werden können. Wenn mehrere Anfragen beispielsweise einen gemeinsamen Ausgangspunkt teilen, kann das System diese Informationen griffbereit halten, anstatt sie jedes Mal von Grund auf neu zu verarbeiten. Dies ist hilfreich, weil es den Arbeitsaufwand zur Generierung einer Antwort reduziert und den gesamten Prozess beschleunigt.

#Der Übergang von stateless zu stateful Systemen

Frühere LLM-Bereitstellungssysteme arbeiteten in einem stateless-Modus. Jede Anfrage wurde als unabhängige Aufgabe behandelt. Dieser Ansatz begrenzte jedoch die Leistung und Effizienz der Systeme. Mit den Fortschritten in der Technologie ist es jetzt möglich, stateful Systeme zu erstellen, die Informationen von einer Anfrage zur anderen speichern können. Diese Transformation ermöglicht es dem System, den KV-Cache zu nutzen, der Daten enthält, die während der Arbeitsphase des Modells erzeugt wurden.

#Arten von Optimierungstechniken

Bei der Arbeit mit LLMs treten zwei Hauptarten von Optimierungstechniken auf: Inter-Request- und Intra-Request-Optimierung.

1. Inter-Request-Optimierung: Diese Art betrachtet die Beziehungen zwischen verschiedenen Anfragen. Die gebräuchlichste Technik hier ist das Kontext-Caching. Durch das Erinnern an Informationen aus früheren Anfragen kann das System schneller auf neue Anfragen reagieren.

2. Intra-Request-Optimierung: Dieser Ansatz konzentriert sich auf die Details innerhalb einer einzelnen Anfrage. Er teilt die Anfrage in kleinere Teile auf, die separat verarbeitet werden können. Dies erleichtert das Management und kann zu einer besseren Leistung führen.

#Der Bedarf an neuen Architekturen

Während wir bessere Systeme zur Bereitstellung von LLMs entwickeln, wird klar, dass wir neue Architekturen benötigen, die sowohl Inter-Request- als auch Intra-Request-Optimierungen berücksichtigen können. Traditionelle Systeme sind nicht darauf ausgelegt, die Nutzung von zwischengespeicherten Informationen zu maximieren.

#Einführung eines elastischen Pools für Speicher

Um diese Herausforderungen anzugehen, hilft ein neues Design, das als elastischer Speicherpool bezeichnet wird, das Speicher- und Cache-Management über verschiedene Instanzen hinweg effektiver zu gestalten. Dieser Speicherpool ermöglicht es verschiedenen Bereitstellungsinstanzen, den KV-Cache zu teilen und wiederzuverwenden, wodurch die Effizienz verbessert wird.

#Wie das System funktioniert

Dieses System verwendet eine Reihe von Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), um den Speicher zu verwalten. Die APIs ermöglichen verschiedenen Teilen des Systems, effektiv zu kommunizieren und Daten auszutauschen. Durch die Nutzung dieser APIs kann das System das Kontext-Caching verbessern und sicherstellen, dass jeder Teil reibungslos zusammenarbeitet.

#Testen des neuen Systems

Die Leistung des neuen Systems kann bewertet werden, indem es mit traditionellen Systemen verglichen wird. Tests zeigen, dass die Verwendung von Kontext-Caching die Zeit, die für die Ausführung von Aufgaben benötigt wird, erheblich verbessern und die Geschwindigkeit erhöhen kann, mit der das System das erste Token in einer Antwort generiert.

#Die Bedeutung der Kosteneffizienz

Während sich die Technologie weiterentwickelt, ist es entscheidend, sicherzustellen, dass hochwertige Modelle ohne enorme Kosten bereitgestellt werden können. Verschiedene Strategien wurden entwickelt, um die Bereitstellung dieser Modelle kosteneffizienter zu gestalten, wobei der Schwerpunkt auf dem Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Kosten liegt.

#Adressierung wichtiger Herausforderungen

Es gibt mehrere Herausforderungen bei der Implementierung von stateful LLM-Bereitstellungssystemen:

1. Gleichzeitige Optimierung: Bestehende Systeme haben oft Schwierigkeiten, Inter-Request- und Intra-Request-Optimierungen gleichzeitig anzuwenden. Dies liegt hauptsächlich an dem Mangel an Mechanismen, die benötigt werden, um den KV-Cache effektiv zu verwalten.

2. Mangel an ganzheitlichem Design: Viele Systeme basieren auf der Idee, dass der KV-Cache nur für eine einzige Anfrage dient. Dies hindert sie daran, die Vorteile gemeinsamer Daten zu maximieren.

3. Speicherverwaltung: Mit der Weiterentwicklung von LLM-Bereitstellungssystemen wird das Speichermanagement komplexer, insbesondere wenn Informationen, die im Cache gespeichert sind, über verschiedene Instanzen übertragen werden sollen.

#Erstellung eines einheitlichen Systems

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wird ein einheitlicher Ansatz zur Bereitstellung von LLMs vorgeschlagen. Das neue System ermöglicht es, dass Inter-Request- und Intra-Request-Optimierungen nahtlos zusammenarbeiten. Dies kann durch den elastischen Speicherpool erreicht werden, der den Speicher über verschiedene Instanzen hinweg verwaltet.

#Die Rolle des globalen Planers

Der globale Planer ist entscheidend dafür, dass Anfragen an die richtige Instanz weitergeleitet werden. Er wendet Richtlinien an, die den historischen Cache früherer Anfragen berücksichtigen. Auf diese Weise kann das System bessere Entscheidungen darüber treffen, wohin neue Anfragen basierend auf den bereits verfügbaren Informationen gesendet werden.

#Implementierung effizienter Caches

Um das Beste aus dem Kontext-Caching herauszuholen, hält das System eine strukturierte Methode zur Verfolgung der gespeicherten KV-Cache-Daten aufrecht. Dies umfasst die Erstellung eines Index, der den schnellen Zugriff auf zwischengespeicherte Informationen ermöglicht.

#Umgang mit verteiltem Speichermanagement

In einer Umgebung, in der der Speicher über verschiedene Instanzen verteilt ist, muss das System sicherstellen, dass jede Instanz effektiv kommunizieren und Daten austauschen kann. Der elastische Speicherpool hilft, diese verteilte Speicherlandschaft zu verwalten und ermöglicht einen besseren Datentransfer und -nutzung.

#Bewertung der Leistung

Das neue System wurde mit verschiedenen Arbeitslasten bewertet, um seine Effektivität zu verstehen. Dies umfasste die Messung der Zeit zur Abschlusszeit der Aufträge, der Zeit bis zum ersten Token und des gesamten Durchsatzes. Die Ergebnisse zeigten, dass die neuen Methoden die Leistung unter verschiedenen Betriebsbedingungen verbessern konnten.

#Detaillierte Analyse der Arbeitslasten

Es wurden verschiedene Arten von Arbeitslasten verwendet, um das System zu testen:

1. ShareGPT: Ein Datensatz, der Gespräche enthält, die Abhängigkeiten über Anfragen hinweg zeigen.

2. LooGLE: Konzentrierte sich auf das Verständnis langer Dokumente und das Teilen gemeinsamer Teile zwischen Anfragen.

3. ReAct: Ein Agentenrahmen, der für das Denken und Handeln auf der Grundlage von Benutzereingaben verwendet wird.

#Ankunftsmuster

Anfragen wurden basierend auf einer Poisson-Verteilung simuliert, um reale Nutzungsmuster nachzubilden. Dies half zu verstehen, wie das System unter variierenden Lasten und Anfragefrequenzen funktionieren würde.

#Leistungskennzahlen

Um die Leistung des neuen Bereitstellungssystems zu messen, wurden mehrere wichtige Kennzahlen verwendet:

• Time-to-First-Token (TTFT): Misst, wie schnell das System das erste Token einer Antwort bereitstellen kann.

• Job Completion Time (JCT): Verfolgt, wie lange es dauert, die gesamte Anfrage abzuschliessen.

• Time-Per-Output-Token (TPOT): Bewertet die Zeit, die für jedes Token nach dem ersten benötigt wird.

#Ergebnisse aus Tests

Tests zeigten, dass bei Verwendung der entkoppelten Schlussfolgerung anstelle der traditionellen Methode die Abschlusszeiten der Aufträge erheblich verbessert wurden. Das System konnte auch die Zeit reduzieren, die benötigt wurde, um das erste Token zu generieren, und zeigte damit die Wirksamkeit der neuen Architektur.

#Das Kostenmodell für Caching

Ein Kostenmodell wurde entwickelt, um zu entscheiden, wann Kontext-Caching nützlich ist. Durch die Berücksichtigung verschiedener Faktoren wie Anfragebelastung und Speicherverfügbarkeit kann das System informierte Entscheidungen darüber treffen, wann Daten zwischengespeichert und wann sie neu berechnet werden sollen.

#Globale Planungsrichtlinien

Der globale Planer hilft dabei zu entscheiden, wo Anfragen basierend auf den verfügbaren Daten weitergeleitet werden sollen. Verschiedene Planungsstrategien wurden getestet, um herauszufinden, welche am effektivsten zur Maximierung der Leistung war. Die besten Richtlinien waren diejenigen, die Ähnlichkeiten zwischen Anfragen erkennen konnten, was die Wiederverwendung des Caches verbessert.

#Fazit

Dieses neue einheitliche System stellt einen bedeutenden Fortschritt in der effizienten Bereitstellung von LLMs dar. Durch die Integration von Kontext-Caching und entkoppelter Schlussfolgerung verbessert es die Leistung und Kosteneffektivität der Bereitstellung von KI-Anwendungen. Die Kombination eines elastischen Speicherpools mit einem globalen Planer und optimierten Caching-Techniken bietet eine solide Grundlage für zukünftige Entwicklungen in diesem Bereich. Während sich LLMs weiterentwickeln, werden diese Systeme entscheidend sein, um die Komplexitäten der Bereitstellung hochwertiger Modelle in grossem Massstab zu bewältigen.