Введение

Большие языковые модели (LLMs) становятся всё более сложными и востребованными, что создаёт значительные проблемы для компаний, стремящихся предоставить масштабируемые и экономически эффективные решения Model-as-a-Service (MaaS).

Проблемы внедрения LLM

Резкое увеличение применения LLM привело к изменчивым рабочим нагрузкам, что усложняет балансировку ресурсов. Главная задача состоит в максимизации пропускной способности при сохранении минимальной задержки. Это особенно актуально, когда операционные расходы растут, а ресурсы GPU ограничены.

Решение от Moonshot AI

Компания Moonshot AI разработала новую архитектуру под названием Mooncake, чтобы решить проблемы масштабируемости и эффективности LLM. Это решение основано на дискретной архитектуре с использованием KVCache, что отличает его от традиционных платформ LLM.

Технические особенности Mooncake

Mooncake использует технику разделения предзагрузки и декодирования, что значительно увеличивает пропускную способность. Основная идея заключается в том, чтобы освободить ресурсы GPU от всех задач обработки моделей, что позволяет использовать менее загруженные аппаратные средства, такие как CPU и SSD.

Этапы работы Mooncake

Архитектура Mooncake делит LLM на два этапа — предзагрузка и декодирование. Это разделение позволяет значительно улучшить производительность, оптимизируя ресурсы и минимизируя избыточные вычисления.

Подход к предотвращению перегрузок

Система Mooncake внедряет политику раннего отклонения запросов, что помогает избежать перегрузки во время пиковых нагрузок. Это позволяет поддерживать ключевые показатели эффективности (KPI), даже в условиях высоких рабочих нагрузок.

Преимущества Mooncake

Открытый исходный код Mooncake способствует децентрализации рабочих нагрузок LLM, что предотвращает образование узких мест. Эта эффективность особенно важна в условиях растущего спроса на возможности LLM.

Результаты и эффекты

Экспериментальные результаты показывают, что Mooncake увеличил пропускную способность до пяти раз в некоторых сценариях, оставаясь при этом в рамках необходимых KPI. Это означает, что архитектура Mooncake может масштабироваться эффективно и снижать затраты.

Заключение

Решение Moonshot AI открыть исходный код Mooncake отражает тенденцию к прозрачным и масштабируемым практикам разработки ИИ. Сосредоточение на отделении KVCache способствует решению основных проблем LLM — задержки, эффективности и масштабируемости. Mooncake представляет собой многообещающую платформу для обслуживания LLM.

Как вам внедрить ИИ в вашу компанию?

Если вы хотите, чтобы ваша компания использовала ИИ эффективно, начните с анализа, как ИИ может изменить ваши процессы. Определите ключевые показатели эффективности, которые вы хотите улучшить с помощью ИИ, и выберите подходящее решение.

Внедряйте ИИ постепенно и на основе полученных данных расширяйте автоматизацию. Если вам нужны советы, пишите нам.

Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который поможет отвечать на вопросы клиентов и снижать нагрузку на сотрудников.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от нашей компании.