Почему инференс LLM становится дорогим и как снизить расходы на GPU без покупки новых карт
Habr ·
Высокая загрузка GPU ещё не означает, что инфраструктуре не хватает ресурсов. В продакшене значительная часть времени может уходить на повторный расчёт одинаковых промптов, неэффективное распределение кэша или неверные параметры сервинга. Разберём шесть шагов оптимизации инференса LLM на стеке vLLM и Kubernetes: от поиска узкого места и расчёта KV‑кэша до настройки prefix caching и проверки квантования. Читать гайд
Высокая загрузка GPU ещё не означает, что инфраструктуре не хватает ресурсов. В продакшене значительная часть времени может уходить на повторный расчёт одинаковых промптов, неэффективное распределение кэша или неверные параметры сервинга. Разберём шесть шагов оптимизации инференса LLM на стеке vLLM и Kubernetes: от поиска узкого места и расчёта KV‑кэша до настройки prefix caching и проверки квантования. Читать гайд