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세부하게 구분된 FineServe: 전 세계 LLM 서비스 작업 부하의 특성화 및 데이터셋

AI 자동 생성

대규모 언어 모델(LLM)의 온라인 서비스 효율성을 향상시키는 시스템 문제가 되고 있습니다. 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 달성하기 위해서는 실제-world 서비스 작업 로드에 대한 깊은 이해가 필요하지만, 기존 연구들은 대리 트레이스나 단순화된 특성화에 의존하여 현대 멀티 모델 LLM 플랫폼의 다양성을 포착하지 못합니다. 우리는 FineServe라는 실제-world 서비스 동적의 미세 특성화를 위한 멀티 모델 LLM 서비스 작업 로드 데이터 세트를 전 세계 상업 시장에서 수집하여 제시합니다. FineServe를 사용하여, 우리는 도착 동적과 토큰 행동에 대한 포괄적인 분석을 수행하여, 모델 아키텍처, 규모 및 작업 의도의 다양한 모델에서 기본적으로 다른 변동 상태를 밝힙니다. 이러한 통찰력에 기반하여, 우리는 FineServe 작업 로드 생성기를 개발하여, 미세 모델에 대한 작업 로드를 구성할 수 있는 조정 가능한 혼합물로 바꾸어, 멀티 모델 서비스 플랫폼을 위한 벤치 마킹을 지원합니다. 이러한 미세 작업 로드 동적을 노출시킴으로써, FineServe는 라우팅, 스케줄링 및 용량 계획 전략을 평가하기 위한 실용적인 기초를 제공합니다. FineServe는 https://github.com/hihiztc1/FineServe에서 이용할 수 있습니다.

원문 보기 arXiv AI

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