LMCacheは、ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）推論に最適化されたオープンソースのキー・バリュー（KV）キャッシング・ツールで、以下のようなコア機能を持つ：
- キー・バリュー・キャッシュの再利用LLMの中間計算結果（キーと値のペア）をキャッシュすることで、同じテキストやコンテキストの繰り返し計算を回避し、推論時間とGPUリソースの消費を大幅に削減します。
- マルチストレージ・バックエンドのサポートGPU、CPU DRAM、ディスク、Redisなど複数のストレージをサポートし、メモリの制約に柔軟に対応。
- vLLMとの統合vLLM推論エンジンへのシームレスなアクセスにより、3～10倍のレイテンシ最適化を実現。
- 分散キャッシュ複数のGPUやコンテナ環境での共有キャッシングをサポートし、大規模なデプロイメントを可能にします。
- マルチモーダルサポートマルチモーダルモデル推論を最適化するための画像とテキストのキャッシュ可能なキーと値のペア。
これらの特徴により、複数回のQ&AやRAG（Retrieval Augmented Generation）などの長いコンテキストのシナリオに特に適している。
この答えは記事から得たものである。LMCache：大規模言語モデルの推論を高速化するキーバリューキャッシュ最適化ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " LMCacheの主な特徴は何ですか？
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