LMCache 通过键值缓存复用技术来优化大语言模型的推理速度。具体解决方案如下：
- Installieren von LMCache：按照官方文档进行安装，确保环境兼容性(Linux+Python3.10+CUDA12.1)
- 配置 vLLM 集成：安装最新版 vLLM，并设置 KVTransferConfig 启用 LMCacheConnector
- 调整缓存参数：通过环境变量控制缓存块大小(LMCACHE_CHUNK_SIZE)和存储后端(LMCACHE_LOCAL_CPU)
- 监控优化效果：检查 prefiller.log、decoder.log 等日志文件，分析性能提升
根据官方测试，这种方法可实现3-10倍的推理延迟优化，特别适合长上下文场景。
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 " Wie lässt sich das Problem der langsamen Inferenz in großen Sprachmodellen lösen?
