Google Cloud опубликовала практическое руководство о том, как максимально увеличить пропускную способность обслуживания LLM для графических процессоров в GKE.

В записи блога рассматривается проблема экономически эффективного обслуживания больших языковых моделей (LLM). GKE с такими функциями, как автоматическое масштабирование рабочей нагрузки и инфраструктуры, а также балансировка нагрузки, предлагает решение для экономически эффективного обслуживания LLM.

В записи блога представлены практические рекомендации по максимальному увеличению пропускной способности обслуживания на графических процессорах NVIDIA в GKE, в том числе:

* **Определение того, следует ли квантовать модель и какую квантизацию использовать.** Квантование FP16 и Bfloat16 обеспечивает практически ту же точность, что и FP32, с вдвое меньшим использованием памяти.

* **Выбор типа машины, подходящего для модели.** Выбор правильного типа машины зависит от количества параметров в модели и типа данных весов модели.

* **Выбор правильного графического процессора.** GKE предлагает различные виртуальные машины на базе графических процессоров NVIDIA. Выбор правильного графического процессора зависит от характеристик модели и требований к производительности.

Кроме того, в записи блога обсуждается, как оптимизировать платформу сервера модели для данной рабочей нагрузки вывода, в том числе:

* **Оптимизация для случаев использования с интенсивным вводом и выводом.** Вывод LLM включает в себя две фазы: предварительное заполнение и декодирование.

* **Как пакетная обработка влияет на производительность.** Пакетные запросы необходимы для достижения более высокой пропускной способности, поскольку они используют больше памяти графического процессора, пропускной способности HBM и FLOPS графического процессора без увеличения стоимости.

В целом, запись блога содержит практические рекомендации по максимальному увеличению пропускной способности обслуживания LLM на графических процессорах в GKE. Следуя этим рекомендациям, организации могут минимизировать затраты на обслуживание LLM, сохраняя при этом высокую производительность.