Организации сталкиваются с большими трудностями при использовании больших языковых моделей (LLM). Основные проблемы включают в себя:
- Высокие вычислительные требования для обработки больших объемов данных.
- Задержки в работе приложений.
- Неэффективное использование ресурсов CPU и GPU.
SGLang — это открытый движок, который помогает решить эти проблемы. Он оптимизирует работу CPU и GPU, что позволяет обрабатывать данные быстрее. Основные особенности:
- Снижает избыточные вычисления.
- Улучшает общую эффективность.
1. **RadixAttention**: уменьшает повторную обработку схожих запросов, что ускоряет работу приложений.
2. **Нулевая нагрузка при пакетной обработке**: улучшает использование GPU, уменьшая время простоя.
3. **Сбалансированный загрузчик**: направляет запросы на наиболее эффективные ресурсы, увеличивая производительность.
4. **Параллельное внимание для данных**: уменьшает использование памяти и ускоряет обработку данных.
5. **Интеграция xgrammar**: позволяет быстро генерировать структурированные данные, такие как JSON.
Многие компании уже используют SGLang. Например, ByteDance обрабатывает большие объемы данных, а xai сэкономила на затратах благодаря оптимизации.
SGLang доступен с открытым исходным кодом и совместим с различными моделями и платформами. Он помогает улучшить производительность и снизить затраты.
- SGLang оптимизирует развертывание LLM, улучшая баланс между CPU и GPU.
- RadixAttention снижает избыточные вычисления.
- Нулевая нагрузка при пакетной обработке увеличивает эффективность.
- Сбалансированный загрузчик улучшает производительность.
- Интеграция xgrammar ускоряет генерацию структурированных данных.
- Определите области для автоматизации.
- Установите метрики для оценки влияния ИИ.
- Выберите подходящие и настраиваемые инструменты ИИ.
- Внедряйте постепенно и расширяйте на основе данных.
