Effizientes interaktives LLM-Serving mit Proxy-Modell-basierter Vorhersage der Sequenzlänge

Core Concepts

Ein spekulativer kürzeste-Aufträge-zuerst-Scheduler, der ein leichtes Proxy-Modell zur Vorhersage der LLM-Ausgabesequenzlänge verwendet, um die Nicht-Determiniertheit von generativen Modellen zu adressieren und die Effizienz des interaktiven LLM-Servings zu verbessern.

Abstract

Die Autoren präsentieren SSJF, einen effizienten Modell-Serving-Scheduler für interaktive LLM-Anwendungen. Die Kernidee von SSJF ist es, einen Proxy-Modell-basierten Sequenzlängenvorhersager zu verwenden. Evaluierungen auf realen LLM-Datensätzen und Produktionsworkload-Spuren zeigen, dass SSJF die LLM-Serving-Auftragslaufzeit um 30,5-39,6% verbessern und den Durchsatz um 2,2-3,6x steigern kann, sowohl ohne Batching, mit dynamischem Batching als auch mit kontinuierlichem Batching. SSJF ist unter https://github.com/James-QiuHaoran/LLM-serving-with-proxy-models quelloffen verfügbar.

Stats

Die durchschnittliche Ausführungszeit der Modelle beträgt 9,8 Sekunden.
Die durchschnittliche Latenz des Vorhersage-Proxys beträgt 7,6 ms, was nur 0,02% der Gesamtlatenz ausmacht.
Die maximale Vorhersage-Latenz beträgt 20,2 ms, was immer noch unter der minimalen Modellausführungszeit von 120 ms liegt.

Quotes

"Unser Hauptbeitrag sind: Ein spekulativer Auftragsplaner mit einem leichten Proxy-Modell (d.h. SSJF), der die Nicht-Determiniertheit generativer LLMs adressiert; Eine Open-Source-Implementierung von SSJF und Evaluation auf realen Modelldatensätzen und Produktionsspuren; Wir diskutieren weitere mögliche Anwendungsfälle von Proxy-Modellen im LLM-Serving zusätzlich zur Auftragsplanung (§6)."

Key Insights Distilled From

Efficient Interactive LLM Serving with Proxy Model-based Sequence Length Prediction

by Haor... at arxiv.org 04-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.08509.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man Starvation-Handling und Preemption in SSJF integrieren, um eine faire Behandlung aller Aufträge sicherzustellen?

Um Starvation-Handling und Preemption in SSJF zu integrieren und eine gerechte Behandlung aller Aufträge sicherzustellen, könnten folgende Ansätze verfolgt werden:

Aging-Mechanismus: Durch die Implementierung eines Aging-Mechanismus könnte man älteren Aufträgen Priorität einräumen, um Starvation zu vermeiden. Aufträge, die bereits lange in der Warteschlange sind, würden somit bevorzugt behandelt.

Preemption: Die Möglichkeit der Preemption könnte genutzt werden, um bereits laufende Aufträge zu unterbrechen und anderen Aufträgen mit höherer Dringlichkeit die Ausführung zu ermöglichen. Dies könnte mit einer Least-Slack-Time-First-Politik kombiniert werden, um die effizienteste Nutzung der Ressourcen sicherzustellen.

Durch die Integration dieser Mechanismen könnte SSJF eine ausgewogenere und gerechtere Auftragsausführung gewährleisten, insbesondere in Situationen, in denen bestimmte Aufträge lange Wartezeiten aufweisen.

Wie könnte man die Vorhersagegenauigkeit des Proxy-Modells weiter verbessern, z.B. durch den Einsatz eines semantischen Caches?

Um die Vorhersagegenauigkeit des Proxy-Modells weiter zu verbessern, insbesondere durch den Einsatz eines semantischen Caches, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Semantischer Cache: Ein semantischer Cache könnte genutzt werden, um die Ground-Truth-Ausgabesequenzlänge von häufigen Eingaben zu speichern. Dadurch könnte das Proxy-Modell auf bereits bekannte Ausgabesequenzlängen zurückgreifen, anstatt jedes Mal eine Vorhersage zu treffen. Dies würde die Genauigkeit der Vorhersagen verbessern.

Dynamische Aktualisierung: Der semantische Cache könnte dynamisch aktualisiert werden, um sich an sich ändernde Muster und neue Eingaben anzupassen. Durch regelmäßige Aktualisierungen könnte die Genauigkeit des Caches und somit die Vorhersagegenauigkeit des Proxy-Modells verbessert werden.

Durch die Integration eines semantischen Caches in das Vorhersagemodell könnte die Effizienz und Genauigkeit der Vorhersagen gesteigert werden, was wiederum zu einer verbesserten Leistung des SSJF-Schedulers führen würde.

Wie könnte man SSJF mit spekulativen Decodierungstechniken kombinieren, um die LLM-Inferenz-Leistung weiter zu steigern?

Um SSJF mit spekulativen Decodierungstechniken zu kombinieren und die Leistung der LLM-Inferenz weiter zu steigern, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Look-Ahead Decoding: Durch die Implementierung von Look-Ahead Decoding könnte SSJF eine spekulative Token-Generierung ermöglichen, bei der das Modell vorhersagt, welche Tokens als nächstes generiert werden. Dies könnte die Gesamtgeschwindigkeit der Inferenz erhöhen, indem bereits während der Ausführung spekulative Entscheidungen getroffen werden.

Token Tree Verification: Die Kombination von SSJF mit Token Tree Verification könnte dazu beitragen, die Genauigkeit der spekulativen Decodierung zu verbessern. Durch die Überprüfung der generierten Token-Bäume könnte die Qualität der Vorhersagen erhöht und die Wahrscheinlichkeit von Fehlern verringert werden.

Durch die Integration spekulativer Decodierungstechniken in SSJF könnte die Effizienz und Geschwindigkeit der LLM-Inferenz weiter gesteigert werden, was zu einer insgesamt verbesserten Leistung des Systems führen würde.