Projection de performance d'inférence LLM

Aperçu

Explorez MESA, un outil de projection d'inférence AI pour évaluer les performances des LLM sur différents matériels et modèles, avec des décompositions détaillées des opérations et une analyse de la longueur du contexte.

Programme

• Introduction à la performance d'inférence des LLM
Aperçu des grands modèles de langage (LLM)
Importance de la projection de performance pour les applications LLM
• Introduction à MESA
Qu'est-ce que MESA ?
Fonctionnalités et capacités de MESA
• Configuration de MESA
Installation et configuration
Préparation de l'environnement pour l'analyse d'inférence
• Évaluation de la performance des LLM
Principaux indicateurs pour l'évaluation de la performance
Comparaison des différentes architectures de LLM
• Considérations matérielles
Aperçu des options matérielles pour l'inférence des LLM
Analyse de la performance à travers les CPUs, GPUs et TPUs
• Décompositions des opérations
Comprendre les opérations du modèle
Décomposer les processus d'inférence dans MESA
• Analyse de la longueur de contexte
Impact de la longueur de contexte sur la performance d'inférence
Techniques pour optimiser la longueur de contexte dans les LLM
• Études de cas
Exemples concrets d'utilisation de MESA pour l'évaluation de la performance
Leçons tirées de différentes études de cas
• Tendances futures dans l'inférence des LLM
Technologies émergentes et leur impact sur l'inférence
Prédictions pour l'avenir de l'analyse de performance des LLM
• Conclusion
Résumé des enseignements clés
Prochaines étapes pour explorer et appliquer MESA à la projection de performance

Sujets

Informatique