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在SageMaker HyperPod上实现LLM推理的分离预填充和解码

Disaggregated prefill and decode for LLM inference on SageMaker HyperPod

精选理由

AWS教你用vLLM在SageMaker HyperPod上把LLM推理分成两段跑,延迟更低,实操步骤写得挺清楚。

AI 摘要

本教程展示了如何在Amazon SageMaker HyperPod上使用vLLM实现DPD(分离预填充和解码)。DPD通过将预填充阶段和解码阶段分别部署在不同的计算节点上,显著降低了推理延迟。文中提供了使用HyperPod推理操作符的具体配置步骤和性能对比数据。该方法适用于需要低延迟响应的LLM推理场景。

图片来源 · AWS Machine Learning Blog
原文 · AWS Machine Learning Blog

Disaggregated prefill and decode for LLM inference on SageMaker HyperPod

In this post, we show how to implement DPD with vLLM on Amazon SageMaker HyperPod using the HyperPod Inference Operator.