使用 Rolling Batch 加速 SageMaker LLM 模型推理性能
原文中文,约20100字,阅读约需48分钟。发表于: 。本文介绍了近期业界新的 Rolling Batch(continually batch)的批处理推理优化技术原理,并给出了在 Amazon SageMaker 上使用 vLLM 框架进行 Rolling Batch 推理优化的实践和测试对比,可以帮助客户在实际生产场景中通过简单配置,立竿见影地提升线上部署的 LLM 的推理吞吐量,降低响应时延,节省资源。
本文介绍了在Amazon SageMaker上使用vLLM框架进行Rolling Batch推理优化的实践和测试对比。测试了不同并发下的benchmark响应时延和吞吐量,结果表明Rolling Batch的吞吐量性能随着并发增长而增加。客户可以参考本文中的配置及压测性能,使用SageMaker vLLM部署方案显著提升线上部署的LLM的推理吞吐量,降低响应时延,降低TCO。