O LMCache otimiza a velocidade de raciocínio para modelos de linguagem grandes por meio de técnicas de reutilização de cache de valor-chave. A solução específica é a seguinte:
- Instalação do LMCacheSiga a documentação oficial para instalar e garantir a compatibilidade do ambiente (Linux+Python3.10+CUDA12.1)
- Configuração da integração vLLMInstalação da versão mais recente do vLLM e configuração do KVTransferConfig para ativar o LMCacheConnector
- Ajuste dos parâmetros de cacheTamanho do bloco de cache (LMCACHE_CHUNK_SIZE) e backend de armazenamento (LMCACHE_LOCAL_CPU) são controlados por meio de variáveis de ambiente.
- Monitorar os resultados da otimizaçãoVerifique prefiller.log, decoder.log e outros arquivos de registro para analisar a melhoria de desempenho.
De acordo com os testes oficiais, essa abordagem alcança uma otimização de latência de inferência de 3 a 10 vezes e é particularmente adequada para cenários de contexto longo.
Essa resposta foi extraída do artigoLMCache: uma ferramenta de otimização de cache de valores-chave para acelerar o raciocínio em grandes modelos de linguagemO
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