Google Cloud menerbitkan panduan praktis tentang cara memaksimalkan throughput penyajian LLM untuk GPU di GKE.
Postingan blog ini membahas tantangan penyajian model bahasa besar (LLM) dengan hemat biaya. GKE, dengan fitur seperti penskalaan otomatis beban kerja dan infrastruktur dan penyeimbangan beban, menawarkan solusi untuk penyajian LLM yang hemat biaya.
Postingan blog ini memberikan rekomendasi praktis untuk memaksimalkan throughput penyajian pada GPU NVIDIA di GKE, termasuk:
* **Memutuskan apakah akan mengkuantisasi model dan kuantisasi mana yang akan digunakan.** Kuantisasi FP16 dan Bfloat16 memberikan akurasi yang hampir sama dengan FP32 dengan penggunaan memori setengahnya.
* **Memilih jenis mesin yang sesuai dengan model.** Memilih jenis mesin yang tepat bergantung pada jumlah parameter dalam model dan tipe data bobot model.
* **Memilih GPU yang tepat.** GKE menawarkan berbagai VM yang didukung oleh GPU NVIDIA. Memilih GPU yang tepat bergantung pada karakteristik model dan persyaratan kinerja.
Selain itu, postingan blog ini membahas cara mengoptimalkan platform server model untuk beban kerja inferensi tertentu, termasuk:
* **Mengoptimalkan untuk kasus penggunaan yang berat input vs. kasus penggunaan yang berat output.** Inferensi LLM melibatkan dua fase: prefill dan decode.
* **Bagaimana batching memengaruhi kinerja.** Permintaan batch sangat penting untuk mencapai throughput yang lebih tinggi karena mereka menggunakan lebih banyak memori GPU, bandwidth HBM, dan GPU FLOPS tanpa meningkatkan biaya.
Secara keseluruhan, postingan blog ini memberikan panduan praktis untuk memaksimalkan throughput penyajian LLM pada GPU di GKE. Dengan mengikuti rekomendasi ini, organisasi dapat meminimalkan biaya penyajian LLM sambil tetap memberikan kinerja yang tinggi.
