継続的なバッチ処理によるLLM推論のスループット向上とp50レイテンシ削減

この記事は、大規模言語モデル (LLM) のデプロイにおける重要な側面、つまり推論パフォーマンスの最適化に焦点を当てています。 継続的なバッチ処理は、スループットとレイテンシを改善し、LLMを現実世界のアプリケーションでより実用的にするための有望な技術です。

• •継続的なバッチ処理は、LLM推論を改善するための技術として提示されています。
• •主な利点は、スループットの向上とp50レイテンシの削減です。
• •この最適化により、LLMは本番環境での使用においてより効率的になります。