Mistral AI：探索LLM推理的吞吐、时延及成本空间
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原文中文，约6900字，阅读约需17分钟。
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内容提要
本文强调了选择正确的LLM推理栈的重要性，以及如何选择适合任务的模型和推理代码。作者提出了改善性能的技巧，如分组查询注意力、量化、分页注意力、滑动窗口注意力和连续批处理。还讨论了吞吐量、时延和成本，并提到了开源部署解决方案。最后，作者回答了听众提出的问题。
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关键要点
- 选择正确的LLM推理栈对于任务至关重要，包括模型和推理代码的选择。
- 推理成本的构成、吞吐量、时延和成本是关键指标。
- 影响推理指标的因素包括硬件和软件层面，特别是模型大小和批处理大小。
- 分组查询注意力、量化、分页注意力、滑动窗口注意力和连续批处理是改善性能的技巧。
- 吞吐量-时延平面图用于评估性能，购买更好的硬件可以改善性能曲线。
- 开源部署解决方案易于使用，但模型代码部分仍需改进。
- 选择处理器时应考虑成本和可用性，建议从便宜的硬件开始测试。
- CUDA图是降低Python开销的有效方法，未来可能会有更多优化工具。
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