LMCache ist für die folgenden typischen Szenarien geeignet:
- Multicast-Frage-Antwort-SystemCaching: Zwischenspeichern von Schlüssel-Wert-Paaren im Kontext einer Konversation, um Antworten auf aufeinanderfolgende Fragen zu beschleunigen und die Latenzzeit des Chatbots zu verringern.
- Retrieval Augmentation Generation (RAG)Cache: Zwischenspeichern von Schlüssel-Wert-Paaren von Dokumenten, um schnell auf ähnliche Abfragen zu reagieren und die Effizienz der Wissensdatenbank oder der intelligenten Suche zu verbessern.
- Multimodale ModellinferenzReduce GPU memory footprint by caching intermediate results of visual-linguistic models via hashed image tokens.
- Massiv verteilter EinsatzOptimieren Sie die Ressourcennutzung für KI-Inferenzdienste auf Unternehmensebene, indem Sie gemeinsame Caching-Funktionen für mehrere Knoten nutzen.
In RAG-Anwendungen kann LMCache zum Beispiel die Berechnungsergebnisse von hochfrequenten Dokumentenabfragen zwischenspeichern, und nachfolgende identische oder ähnliche Abfragen können den Cache direkt wiederverwenden, um den Overhead wiederholter Berechnungen zu reduzieren. Seine Open-Source-Funktion (Apache 2.0-Lizenz) erleichtert auch die Anpassung und Erweiterung durch die Gemeinschaft.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLMCache: Ein Key-Value-Cache-Optimierungswerkzeug zur Beschleunigung von Schlussfolgerungen auf großen SprachmodellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Für welche realen Anwendungsszenarien ist LMCache geeignet?
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