LMCacheは以下の典型的なシナリオに適している：
- マルチキャスト質疑応答システム: 会話のコンテキストでキーと値のペアをキャッシュし、連続した質問に対する応答を高速化し、チャットボットの待ち時間を短縮します。
- 検索機能拡張ジェネレーション（RAG）類似のクエリに素早く対応し、ナレッジベースやスマートサーチの効率を向上させるために、ドキュメントのキーと値のペアをキャッシュする。
- マルチモーダルモデル推論視覚言語モデルの中間結果をハッシュ化された画像トークンを介してキャッシュすることにより、GPUのメモリフットプリントを削減する。
- 大規模分散配置ノード間の共有キャッシュ機能を活用することで、エンタープライズグレードのAI推論サービスのリソース利用を最適化します。
例えば、RAGアプリケーションでは、LMCacheは高頻度文書検索の計算結果をキャッシュすることができ、後続の同一または類似のクエリは、繰り返し計算のオーバーヘッドを削減するためにキャッシュを直接再利用することができる。また、オープンソース（Apache 2.0ライセンス）であるため、コミュニティによるカスタマイズや拡張も容易である。
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
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