O LMCache é adequado para os seguintes cenários típicos:
- Sistema multicast de perguntas e respostasCache de pares de valores-chave no contexto de uma conversa para acelerar as respostas a perguntas sucessivas e reduzir a latência do chatbot.
- Geração de aumento de recuperação (RAG)Cache de pares de valores-chave de documentos para responder rapidamente a consultas semelhantes e aumentar a eficiência da base de conhecimento ou da pesquisa inteligente.
- Inferência de modelo multimodalReduzir o consumo de memória da GPU armazenando em cache os resultados intermediários dos modelos visual-linguísticos por meio de tokens de imagem com hash.
- Implementação massivamente distribuídaOtimize a utilização de recursos para serviços de inferência de IA de nível empresarial, aproveitando os recursos de cache compartilhado entre nós.
Por exemplo, em aplicativos RAG, o LMCache pode armazenar em cache os resultados de computação da recuperação de documentos de alta frequência, e as consultas subsequentes idênticas ou semelhantes podem reutilizar diretamente o cache para reduzir a sobrecarga de cálculos repetidos. Seu recurso de código aberto (licença Apache 2.0) também facilita a personalização e a extensão pela comunidade.
Essa resposta foi extraída do artigoLMCache: uma ferramenta de otimização de cache de valores-chave para acelerar o raciocínio em grandes modelos de linguagemO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais são alguns cenários de aplicativos do mundo real para os quais o LMCache é adequado?
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