BentoML llm-optimizer: автоматизация бенчмаркинга и настройки инференса LLM
BentoML представила llm-optimizer, открытый фреймворк для упрощения бенчмаркинга и настройки производительности при саморазмещении больших языковых моделей. Инструмент создан, чтобы сократить ручной метод проб и ошибок, который часто используется при оптимизации задержки, пропускной способности и затрат.
Почему сложно настраивать инференс LLM
Настройка инференса LLM подразумевает балансировку множества взаимосвязанных параметров: размер батча, выбор фреймворка для инференса вроде vLLM или SGLang, тензорный параллелизм, длина последовательностей и эффективность использования железа. Каждый параметр влияет на производительность по-разному, поэтому подобрать оптимальную комбинацию для заданных целей по задержке, пропускной способности и использованию GPU непросто. Многие команды до сих пор полагаются на длительные и дорогие эксперименты, что особенно болезненно для саморазвертываемых решений.
Что умеет llm-optimizer
llm-optimizer предоставляет структурированный способ исследования пространства производительности. Вместо догадок команды могут запускать системные бенчмарки и автоматизированный поиск по конфигурациям. Фреймворк ориентирован на воспроизводимые оптимизации с учетом ограничений, когда нужно достичь конкретных целей, например ограничить время до первого токена.
Ключевые возможности
- Стандартизированные тесты по фреймворкам инференса, таким как vLLM и SGLang
- Тонкая настройка по ограничениям, например отображение только тех конфигураций, у которых time-to-first-token ниже заданного порога
- Автоматизированные переборы параметров для поиска оптимальных настроек
- Дашборды и визуализации, которые наглядно показывают компромиссы между задержкой, пропускной способностью и загрузкой GPU
Доступность в открытом доступе
Фреймворк открыт и размещен на GitHub. BentoML предоставляет учебные материалы, примеры ноутбуков и код, чтобы команды могли воспроизвести бенчмарки и адаптировать инструментарий под свои модели и железо.
LLM Performance Explorer: как изучать результаты без локальных тестов
Вместе с optimizer BentoML выпустила LLM Performance Explorer, веб-интерфейс на основе предварительно вычисленных бенчмарков llm-optimizer. Explorer позволяет сравнивать фреймворки и конфигурации рядом, фильтровать результаты по задержке, пропускной способности или ресурсным ограничениям и интерактивно изучать компромиссы без необходимости выделять оборудование.
Зачем это важно для деплоймента
По мере роста использования LLM эффективность развертывания становится ключевым фактором затрат и качества сервиса. llm-optimizer снижает порог входа, автоматизируя поиск и предоставляя стандартизованные бенчмарки. Небольшие команды получают доступ к методам оптимизации, которые раньше требовали больших ресурсов и узкой экспертизы.
Инструмент привносит воспроизводимость и прозрачность в сравнение моделей и фреймворков, позволяя принимать решения на основе данных, а не на основе единичных экспериментов.
Как начать
Код, учебные материалы и ноутбуки доступны в репозитории BentoML на GitHub. LLM Performance Explorer предоставляет быстрый способ посмотреть предварительно прогнанные конфигурации для популярных моделей без необходимости запускать тесты локально. Следите за обновлениями проекта на каналах BentoML или просматривайте репозиторий для новых примеров.