- LLM（Large Language Models）を提供するための適切な推論バックエンドの選択は重要である。
- 推論バックエンドの選択では、パフォーマンスだけでなく、コスト効率も考慮される。
- BentoMLのエンジニアリングチームは、Llama 3の性能をベンチマークした。
- GPU利用率とトークン生成速度には強い相関関係がある。
- 推論バックエンドの選択には、パフォーマンス以外の要素も考慮される。
- 量子化は精度とパフォーマンスのトレードオフを提供し、小さなメモリフットプリントを可能にする。
- 同じ推論バックエンドを異なるモデル構造に利用することは、エンジニアリングチームにアジリティを提供する。
- 異なるハードウェアで実行できることは、コスト削減と柔軟性を提供する。
- プロダクション環境向けの推論バックエンドは、安定したリリースと継続的デプロイメントのためのシンプルなワークフローを提供する必要がある。
- BentoMLとBentoCloudを使用することで、異なる推論バックエンドに一貫したRESTful APIを提供することができる。
- LLM推論の最適化は急速に進化しており、最適な推論バックエンドは変わる可能性がある。
考察: LLMを提供するための適切な推論バックエンドを選択する際には、パフォーマンスだけでなく、ハードウェアの選択、安定したリリースの有無、使いやすさなど様々な要素を考慮する必要がある。推論バックエンドの選択は、将来のモデルの切り替えやコスト効率に影響を与えるため、慎重に行う必要がある。
元記事: https://towardsdatascience.com/benchmarking-llm-inference-backends-6c8ae46e72e4