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如何消除多轮对话系统中的重复计算问题？

2025-08-19
AI答疑
184

针对多轮对话中的重复计算问题，LMCache提供如下解决方案：

  • 启用键值缓存：在vLLM初始化时设置KVTransferConfig(kv_connector='LMCacheConnector')
  • 配置存储策略：根据对话长度选择合适存储(短对话用GPU/CPU，长对话用磁盘/Redis)
  • 调整缓存粒度：通过LMCACHE_CHUNK_SIZE参数设置256-512的token块大小
  • 利用Redis持久化：对历史会话数据进行持久化存储，避免服务器重启后缓存失效

这种方案可以复用对话历史的中间计算结果，显著降低多轮问答场景的GPU计算量。

本答案来源于文章《LMCache：加速大语言模型推理的键值缓存优化工具》

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