RealFeedApp vLLM с Flame работает медленнее на 0,55%
Исследование показало, что размещение постоянных рабочих процессов в Flame улучшило кэширование в обеих системах. Использование больших пакетов и асинхронное принятие запросов позволили достичь целевого пропускной способности.
- Область
- применение языковых моделей
- Что сделали
- Сравнили производительность самостоятельной работы vLLM с сервисом Flame, который использует vLLM внутри себя, и обнаружили, что Flame проигрывает примерно 0,5–0,9%.
- Зачем это
- Это помогает понять, насколько эффективно можно развертывать языковые модели в отдельных сервисах, чтобы избежать пересоздания данных при повторных запросах.
#vllm#flame#inference#gpu#llm
