Spre deosebire de gruparea statică (Static Batching) unde un lot de cereri trebuia să aștepte finalizarea celei mai lungi generări, Continuous Batching (introdus de Orca) gestionează cererile la nivel de pas individual de token (iterativ), permițând intrarea și ieșirea imediată a fluxurilor.
Exemplu vizual Continuous Batching:
Pas 1: [Cerere A: Pas 1] [Cerere B: Pas 1]
Pas 2: [Cerere A: Pas 2] [Cerere B: Pas 2] -> Cererea B finalizează!
Pas 3: [Cerere A: Pas 3] [Cerere NOUĂ C: Pas 1] -> Slotul liber este ocupat instantaneu!
Pas 4: [Cerere A: Pas 4] [Cerere C: Pas 2]
GPU-ul funcționează permanent la capacitate de calcul de 100%, fără perioade de inactivitate.Standard industrial: Implementat în toate motoarele moderne de servire a modelelor (vLLM, TGI, TensorRT-LLM).
Întrebări & Discuții: Continuous Batching în LLM: Rularea Concurentă la Nivel de Iterație
Ai o întrebare despre Continuous Batching în LLM: Rularea Concurentă la Nivel de Iterație sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.