KDnuggets перечислил подходы к снижению задержек и стоимости LLM в продакшене

При масштабировании приложений на базе LLM проблемы с задержками и стоимостью часто возникают не из-за нехватки GPU, а из-за лишней работы внутри каждого запроса. Как пишет KDnuggets, в продакшене нагрузка растет из-за длинных диалогов, очередей запросов, RAG-конвейеров с большим контекстом и цепочек вызовов инструментов.

В материале советуют смотреть не только на общую задержку ответа, но и на отдельные метрики: queue time, time to first token (TTFT), inter-token latency, объем входных и выходных токенов, cache hit rate, а также P50, P95 и P99 latency. По данным статьи, высокий TTFT может быть связан с длинными промптами, медленным retrieval или очередями. Медленная генерация токенов, в свою очередь, может указывать на слишком крупную модель, перегруженный GPU или проблемы с batching.

Отдельно авторы разбирают способы сократить число токенов и уменьшить количество последовательных вызовов модели. В статье рекомендуют задавать реалистичные ограничения max_tokens, использовать компактные JSON-схемы и разделять режимы короткого и подробного ответа. Для части задач предлагают отправлять простые запросы в более компактные модели, а сложные передавать более мощным системам только при необходимости. Еще один совет, заменить часть LLM-вызовов детерминированным кодом и запускать независимые операции параллельно.