Стратегии кеширования
Тема дорожной карты · Большие языковые модели (LLM)
Стратегии кеширования представляют собой набор техник, используемых для повышения производительности и масштабируемости веб-приложений, в частности, при работе с большими языковыми моделями (LLM). Эти стратегии позволяют значительно ускорить время отклика для пользователей и уменьшить нагрузку на сервер, храня копии часто используемых данных. Это особенно важно в контексте LLM, где повторное выполнение одних и тех же запросов может быть дорогостоящим и ресурсоемким.
Как это работает
Стратегии кеширования включают использование различных служебных сред (serving runtimes), таких как vLLM (высокая пропускная способность, PagedAttention), TGI (Hugging Face), Triton + TensorRT-LLM (NVIDIA, наименьшая задержка) и llama.cpp (CPU/Apple Silicon/квантование). Для многокартных систем используются стратегии параллельного распределения тензоров (tensor parallelism), конвейерного параллелизма (pipeline parallelism) и параллелизма экспертов (expert parallelism) для механизма экспертов (MoE). Маршрутизация данных осуществляется с помощью LiteLLM (нейтральный поставщик) и OpenRouter (шлюз к множеству моделей). Кеширование может включать хранение промптов, векторных представлений и семантических данных (Redis + порог сходства). Для мониторинга и отслеживания состояния системы используются инструменты, такие как Langfuse, Phoenix и Helicone.
Когда применять
Стратегии кеширования особенно полезны при использовании hosted API (OpenAI, Anthropic, Яндекс) до тех пор, пока цена или требования к соблюдению нормативов не делают самостоительство более выгодным. Для самостоительства рекомендуется использовать vLLM, который является дефолтным выбором для производства благодаря высокой пропускной способности на GPU. Квантование (Q4/Q5/AWQ/GPTQ) может быть использовано для уменьшения затрат на inference на commodity GPU. LiteLLM можно использовать как слой интеграции, позволяющий легко переключаться между поставщиками с помощью изменения конфигурации. Агрессивное кеширование особенно эффективно для повторяющихся промптов, что является очень распространенным случаем.
Типичные ошибки
Типичные ошибки при использовании стратегий кеширования включают попытку самостоительства без необходимой экспертизы в работе с GPU (что может привести к сгоранию недель на решении проблем с памятью и оптимизации производительности), использование модели передового размера на низкой нагрузке (что может сделать стоимость самостоительства выше, чем использование hosted API), отсутствие слоя кеширования (что приводит к повторному вычислению идентичных выходных данных) и игнорирование мониторинга (что делает невозможным отладку поведения агента без возможности просмотра каждого промпта и ответа).