怎样设计一个低延迟、高并发的实时推理服务API?
在构建大规模AI应用时,推理服务的性能是决定用户体验的关键因素。我们通常面临一个挑战:如何在保证极低延迟(如10ms以内)的同时,最大限度地提升并发吞吐量。传统的基于同步HTTP/REST的API设计往往在网络传输和序列化/反序列化上引入了...
在构建大规模AI应用时,推理服务的性能是决定用户体验的关键因素。我们通常面临一个挑战:如何在保证极低延迟(如10ms以内)的同时,最大限度地提升并发吞吐量。传统的基于同步HTTP/REST的API设计往往在网络传输和序列化/反序列化上引入了...
引言:为什么KV Cache是LLM推理的生命线? 对于自回归(Autoregressive)的Transformer模型,特别是大型语言模型(LLMs),推理延迟主要发生在解码阶段。每生成一个新的Token,模型必须回顾所有历史Token...