RealFeedApp Flame atinge desempenho do vLLM standalone
Um serviço Flame com vLLM alcançou 99% da taxa de referência. O throughput médio ficou 0,55% abaixo do vLLM standalone sem reutilização de documentos.
- Área
- aplicações de modelos de linguagem
- O que fizeram
- Сравнили производительность самостоятельной работы vLLM с сервисом Flame, который использует vLLM внутри себя, и обнаружили, что Flame проигрывает примерно 0,5–0,9%.
- Por que importa
- Это помогает понять, насколько эффективно можно развертывать языковые модели в отдельных сервисах, чтобы избежать пересоздания данных при повторных запросах.
#vllm#flame#inference#gpu#llm
