利用 Amazon SageMaker Sticky Session 实现大语言模型推理加速
本文探讨了 Amazon SageMaker Sticky Session 技术如何解决大语言模型推理中的性能挑战。通过会话绑定机制，确保同一用户的请求路由至相同计算实例，实现 KV Cache 复用和上下文保持，这一技术显著降低多轮对话延迟，提升用户体验，特别适合交互式 AI 应用场景。
Amazon SageMaker的粘性会话路由功能通过会话绑定机制优化了大语言模型的推理性能，解决了传统架构的性能瓶颈，提升了用户体验和系统效率。该技术确保同一用户的请求路由到相同实例，实现缓存复用，降低计算开销，适用于需要保持对话上下文的应用。
