使用LLM智能路由提升推理效率
在大语言模型（LLM）应用中，用户请求与模型响应的长度差异、模型在Prompt和Generate阶段生成的Token数量的随机性，以及GPU资源占用的不确定性，使得传统负载均衡策略难以实时感知后端负载压力，导致实例负载不均，影响系统吞吐量和响应效率。EAS推出LLM智能路由组件，基于LLM特有的Metrics动态分发请求，均衡各推理实例的算力与显存分配，提升集群资源利用率与系统稳定性。
使用DeepGPU-LLM镜像构建模型的推理环境
在GPU实例上配置DeepGPU-LLM容器镜像后，可以帮助您快速构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析、编程辅助等自然语言处理业务场景，您无需深入了解底层的硬件优化细节，镜像拉取完成后，无需额外配置即可开箱即用。本文为您介绍如何在GPU实例上使用DeepGPU-LLM容器镜像构建大语言模...
使用TensorRT-LLM构建模型的推理环境
在GPU的实例上安装推理引擎TensorRT-LLM，可以帮助您快速且方便地构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析等自然语言处理业务场景。本文为您介绍如何在GPU实例上安装和使用TensorRT-LLM来快速构建大语言模型的高性能推理优化功能。
为LLM推理服务配置推理网关智能路由
传统的HTTP请求，经典负载均衡算法可以将请求均匀地发送给不同的工作负载。然而，对于LLM推理服务来说，每个请求给后端带来的负载是难以预测的。推理网关（Gateway with Inference Extension）是基于Kubernetes社区Gateway API及其Inference Extension规范实现的增强型组件，它能够通过智能路由优化在多个推理服务工作负载之间的负载均衡性能，根...
在ACK Edge集群中部署混合云LLM弹性推理
为解决混合云场景下部署LLM推理业务时，流量的不均衡带来的数据中心GPU资源分配问题，ACK Edge集群提供了一套混合云LLM弹性推理解决方案，帮您统一管理云上和云下的GPU资源，低峰期优先使用云下数据中心资源，高峰期资源不足时快速启用云上资源。该方案帮您显著降低LLM推理服务运营成本，动态调整并灵活利用资源，保障服务稳定性，避免资源闲置。
LLM推理引擎怎么选？TensorRT vs vLLM vs LMDeploy vs MLC-LLM
LLM擅长文本生成应用程序，如聊天和代码完成模型，能够高度理解和流畅。但是它们的大尺寸也给推理带来了挑战。有很多个框架和包可以优化LLM推理和服务，所以在本文中我将整理一些常用的推理引擎并进行比较。 TensorRT-LLM TensorRT-LLM是NV发布的一个推理引擎。llm被编译成TensorRT后与triton服务器一起部署并支持多GPU-多节点推理和FP8。 我们将比较HF...
OpenPPL-LLM | OpenPPL之大语言模型推理引擎来啦
自 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，基于 Transformer 架构的大语言模型(LLM)在全球范围内引发了深度的技术关注和广泛的实践应用。其强大的理解和生成能力，正在深刻改变我们对人工智能的认知和应用。然而大语言模型的推理应用成本过高，高昂的成本大大阻碍了技术落地。OpenPPL 一直致力于提供高性能多后端深度学习推理部署服务。面对推理部署大语言模型的新需求，我们结合原有 Open....
LLM推理提速2.8倍，CMU清华姚班校友提出「投机式推理」引擎SpecInfer，小模型撬动大模型高效推理
近日，来自卡耐基梅隆大学（CMU）的 Catalyst Group 团队发布了一款「投机式推理」引擎 SpecInfer，可以借助轻量化的小模型来帮助大模型，在完全不影响生成内容准确度的情况下，实现两到三倍的推理加速。随着 ChatGPT 的出现，大规模语言模型（LLM）研究及其应用得到学术界和工业界的广泛关注。一方面，开源的 LLM 模型不断涌现，比如 OPT、BLOOM、LLaMA 等，这些....
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