演讲：在Meta扩展大规模语言模型服务基础设施
Ye (Charlotte) Qi overviews LLM serving infrastructure challenges: fitting & speed (Model Runners, KV cache, and distributed inference), production complexities (latency optimization and...
本文探讨了在Meta进行大规模语言模型推理的挑战与解决方案，强调了模型与硬件适配、推理速度优化、内存与缓存管理等关键步骤。分布式推理和高效资源管理是提升性能的关键，同时需关注生产环境的复杂性与可扩展性。成功的LLM服务需综合考虑模型、硬件与系统的优化。
