AI Gateways GPU Servers AI Proxies Model Load Balancing Distributed Inference AI Caching Token Streaming Batch Inference High Availability AI Networking
33 posts
Büyük Dil Modellerinin (LLM) üretim ortamlarında dağıtılması benzersiz bir zorluk sunar: devasa hesaplama verimliliği ile durumlu oturum yönetimi ihtiyacı arasındaki dengeyi kurmak. Geleneksel durumsuz web hizmetlerinin aksine, LLM çıkarımı, bağlamı korumak için büyük ölçüde Anahtar-Değer (KV) önbelleğine dayanır...
Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) modern yapay zeka uygulamalarının omurgası haline geldikçe, onları destekleyen altyapı, aralıklı eğitim patlamalarından sürekli, 7/24 çıkarım yüklerine kaydı. Orta ve ileri düzey geliştiriciler ile altyapı mühendisleri için sahip olma maliyeti artık sadece donanım alımıyla sınırlı değil...
Giriş: Standart Mikro Servislerin Ötesinde Büyük Dil Modeli (LLM) çıkarım sistemleri, geleneksel mikro servislerden farklı olarak benzersiz kısıtlamalar altında çalışır. Durumsuz web API'lerinin aksine, LLM uç noktaları KV önbellek yönetimi için büyük ölçüde sınırlı GPU belleğine bağımlıdır ve genellikle akışkan yanıtlar için uzun ömürlü bağlantılar...
Dağıtık Büyük Dil Modeli (LLM) çıkarımı, statik bir toplu işleme görevinden dinamik ve durumlu bir operasyona dönüştü. Geleneksel web sunucuları istekleri bağımsız birimler olarak ele alırken, modern LLM'ler bağlamı birden fazla çıkarım adımı boyunca korumak için Key-Value (KV) önbelleğine büyük ölçüde güveniyor...
Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) deneysel aşamalardan üretim yüklerine geçerken, çıkarım ile ilişkili altyapı maliyetleri kritik bir darboğaza dönüşmüştür. Yıllardır NVIDIA GPU'ları, AI eğitimi ve çıkarımı için tartışmasız liderdir. Ancak, amaçlı tasarlanmış ...
Yapay zeka altyapısının hızla gelişen manzarasında, gerçek zamanlı çıkarım genellikle dikkat çeker. Ancak üretim ortamındaki AI iş yüklerinin büyük kısmı etkileşimli değildir. Bunlar; video analizi, belge işleme veya öneri motoru güncellemeleri gibi asenkron, veri yoğun ve hesaplama açısından yoğun görevlerdir. Bu, toplu çıkarımın (batch inference) alanıdır.
Üretim seviyesinde Büyük Dil Modeli (LLM) uygulamaları geliştirmek, yalnızca API'ye istek göndermekten daha fazlasını gerektirir. Kullanım arttıkça maliyetler gökyüzüne yükselir ve gecikme süresi artar. Bu sorunu çözmek için mimarlar çok katmanlı önbellekleme stratejileri benimsiyor. Semantik geri çağırma ile belirleyici ...