Einführung
Die Reaktionen auf die Herausforderungen bei der Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs) sind vielfältig. Viele Nutzer berichten von unerwartet langsamen und kostspieligen Anwendungen, insbesondere in Produktionsumgebungen. „In der Prototypenphase scheint alles in Ordnung zu sein, doch in der Produktion sieht die Realität anders aus“, erklärt ein Experte. Während in der Testphase nur wenige Nutzer und einfache Anfragen zu schnellen Antwortzeiten führen, können in der Produktionsumgebung plötzliche Verkehrsspitzen und längere Konversationen die Antwortzeiten erheblich verlängern.
Die Lösung liegt jedoch nicht immer in leistungsfähigeren Modellen oder zusätzlichen Grafikprozessoren (GPUs). Vielmehr können die meisten Effizienzgewinne durch die Eliminierung unnötiger Arbeitsabläufe erzielt werden: weniger Tokens, weniger Anfragen, kleinere Modelle für einfache Aufgaben, effektive Cache-Nutzung und reduzierte Wartezeiten in Warteschlangen. Dieser Leitfaden präsentiert 12 praxisnahe Ansätze zur Reduzierung der LLM-Latenz und der Inferenzkosten in Produktionsumgebungen.
1. Die richtigen Latenzmetriken messen
Bevor Optimierungen vorgenommen werden, ist es entscheidend, die Ursachen für langsame Antworten zu verstehen. Die End-to-End-Latenz ist zwar nützlich, erklärt jedoch nicht die Gründe für Verzögerungen. Ein Produktionssystem für LLMs sollte mindestens folgende Metriken erfassen:
- Wartezeit in der Warteschlange: Wie lange wartet eine Anfrage, bevor sie bearbeitet wird?
- Zeit bis zum ersten Token (TTFT): Wie lange dauert es, bis der Nutzer das erste Token der Antwort sieht?
- Inter-Token-Latenz: Wie schnell generiert das Modell jedes folgende Token?
- End-to-End-Latenz: Die Gesamtdauer von der Anfrage bis zur vollständigen Antwort.
- Tokenanzahl für Eingaben und Ausgaben: Die Haupttreiber der Inferenzkosten.
- Cache-Trefferquote: Wie oft vermeiden Caches wiederholte Arbeiten?
- Tool- und Abruflatenz: Zeit, die außerhalb des Modells benötigt wird.
- P50, P95 und P99 Latenz: Tail-Latenz ist oft wichtiger als der Durchschnitt.
Ein hoher TTFT kann auf lange Eingabeaufforderungen, langsame Abrufe oder Warteschlangen hinweisen. Eine langsame Inter-Token-Latenz könnte auf ein überdimensioniertes Modell, überlastete GPUs oder eine suboptimale Batch-Konfiguration hindeuten.
2. Aggressive Reduzierung der Ausgabetokens
Generierte Ausgabetokens sind häufig die klarste Quelle für sowohl Latenz als auch Kosten. Ein Modell muss jedes Token der Antwort sequenziell generieren. Eine Antwort, die doppelt so lang ist, kann ungefähr doppelt so lange zur Generierung benötigen und erheblich teurer sein.
Beginnen Sie mit folgenden Anpassungen:
- Setzen Sie realistische max_tokens oder maximale Abschlusslimits.
- Fordern Sie prägnante Antworten an, wenn keine langen Erklärungen erforderlich sind.
- Verwenden Sie Stop-Sequenzen, wo es sinnvoll ist.
- Vermeiden Sie es, das Modell zu bitten, die Frage des Nutzers zu wiederholen.
- Nutzen Sie kompakte JSON-Schemas und kürzere Feldnamen.
- Entfernen Sie unnötige Zusammenfassungen, Haftungsausschlüsse und wiederholte Kontexte aus den Ausgaben.
- Trennen Sie „kurze Antwort“ und „detaillierte Erklärung“ im Produkt-UI.
Ein internes Unterstützungssystem benötigt möglicherweise nur eine Antwort in drei Punkten und einen Quelllink, nicht jedoch eine 700-Wörter-Erklärung.
3. Anfragen an das kleinste geeignete Modell weiterleiten
Nicht jede Aufgabe erfordert das größte oder teuerste Modell. Viele Produktionsarbeitslasten sind repetitiv und strukturiert, wie:
- Sentiment-Analyse
- Datenextraktion
- Inhaltsmoderation
- Abfrage-Neuschreibung
- FAQ-Antworten
- Strukturierte JSON-Generierung
- Einfache Zusammenfassungen
Diese Aufgaben können oft mit einem kleineren Modell von akzeptabler Qualität, geringeren Kosten und schnelleren Antworten bearbeitet werden. Ein nützlicher Ansatz ist das Modell-Routing:
- Leiten Sie einfache Anfragen an ein kleines, kostengünstiges Modell weiter.
- Bewerten Sie das Vertrauen, die Komplexität oder die Ausgabequalität.
- Leiten Sie schwierige Anfragen nur bei Bedarf an ein leistungsfähigeres Modell weiter.
Diese Methode verhindert, dass Ihr leistungsfähigstes Modell die Standardantwort auf jede Anfrage ist.
4. Reduzierung der Anzahl der LLM-Anfragen
Ein häufiger Fehler in der Produktion besteht darin, Arbeitsabläufe mit zu vielen sequenziellen Modellaufrufen zu erstellen. Beispielsweise könnte ein Agent folgende Schritte durchführen:
- Klassifizierung der Nutzeranfrage.
- Neuschreibung der Anfrage.
- Dokumente abrufen.
- Zusammenfassung der abgerufenen Dokumente.
- Generierung einer Antwort.
- Kritik der Antwort.
- Neuschreibung der Antwort.
Jeder Aufruf erhöht die Latenz, die Kosten, die Fehleranfälligkeit und die betriebliche Komplexität. Suchen Sie nach Schritten, die kombiniert werden können. Eine gut gestaltete Eingabeaufforderung mit strukturiertem Output kann zwei oder drei Modellaufrufe ersetzen.
Identifizieren Sie auch Schritte, die überhaupt keinen LLM benötigen. Verwenden Sie deterministischen Code für:
- Datumsformatierung
- Feldvalidierung
- Einfache Routing-Regeln
- Berechtigungsprüfungen
- Berechnungen
- UI-Labels
- Bekannte Vorlagen
- Datenbankabfragen
Für unabhängige Aufgaben sollten diese parallel ausgeführt werden. Abruf, Klassifizierung und Hintergrundanreicherung müssen oft nicht aufeinander warten.
5. Eingabeaufforderungen für Prefix-Caching gestalten
Das Caching von Eingabeaufforderungen ist eine der effektivsten Methoden zur Reduzierung von Kosten und Zeit bei wiederholten langen Eingabeaufforderungen. Die meisten LLM-Systeme enthalten stabile Inhalte, die in jeder Anfrage erscheinen:
- Systemanweisungen
- Sicherheitsrichtlinien
- Tool-Definitionen
- Few-Shot-Beispiele
- Produktdokumentation
- Langfristige Referenzmaterialien
- Statischer Kontext für einen Arbeitsablauf
Platzieren Sie diesen wiederverwendbaren Inhalt am Anfang der Eingabeaufforderung. Variierende Inhalte sollten später eingefügt werden:
- Nutzeranfragen
- Konversationsstatus
- Aktuelle Zeitstempel
- Abgerufene Passagen
- Tool-Ausgaben
- Nutzer-spezifische Daten
- Dynamische IDs
Diese Reihenfolge ist wichtig, da sich ändernde Inhalte zu Beginn der Eingabeaufforderung das wiederverwendbare Präfix ungültig machen können. Eine gut strukturierte Eingabeaufforderung kann einen langen wiederholten Kontext in einen Cache-Treffer verwandeln, anstatt ihn für jede Anfrage von Grund auf neu zu verarbeiten.
6. Hinzufügen mehrerer Cache-Ebenen
Das Caching von Eingabeaufforderungen ist nützlich, sollte jedoch nicht die einzige Cache-Lösung in Ihrem System sein. Eine Produktionsanwendung für LLMs kann von mehreren Cache-Ebenen profitieren:
- Exakter Antwort-Cache: Speichern Sie Antworten für identische Anfragen. Dies funktioniert gut für stabile Fragen wie: „Was sind Ihre Preispläne?“ oder „Wie setze ich mein Passwort zurück?“ Verwenden Sie Versionierung und Zeitlimits (TTL), damit veraltete Antworten nicht unbegrenzt bereitgestellt werden.
- Semantischer Cache: Ein semantischer Cache kann eine Antwort wiederverwenden, wenn eine neue Anfrage einer vorherigen sehr ähnlich ist. Beispielsweise: „Wie ändere ich meine E-Mail-Adresse?“ und „Kann ich die E-Mail auf meinem Konto aktualisieren?“ Diese können dieselbe Antwort teilen, obwohl sich die Formulierung unterscheidet.
- Abruf-Cache: Cachen Sie Einbettungen, Suchergebnisse, Neuordnungsresultate und Dokumentenabschnitte für wiederholte Abfragen.
- Tool-Ergebnis-Cache: Viele Agenten-Tools erzeugen deterministische oder langsam ändernde Daten. Cachen Sie Ausgaben von APIs, Datenbankabfragen, Produktabfragen und Webabrufen, wo die Frischeanforderungen dies zulassen.
Das Ziel ist einfach: Fragen Sie das Modell nicht wiederholt nach Informationen, die Ihr System bereits kennt.
7. Kontrolle des Kontextbudgets für Retrieval-Augmented Generation
RAG kann die Genauigkeit verbessern, kann jedoch auch eine bedeutende Quelle für Latenz und Kosten werden. Ein typisches Fehlermuster sieht folgendermaßen aus:
- Zu viele Dokumente abrufen.
- Vollständige Passagen ohne Neuordnung hinzufügen.
- Duplizierte Abschnitte einfügen.
- Die gesamte Konversationshistorie beibehalten.
- Rohe Tool-Ausgaben und HTML hinzufügen.
- Alles an das Modell senden „nur für den Fall“.
Das Ergebnis ist eine große Eingabeaufforderung, die teuer zu verarbeiten ist, langsamer generiert wird und oft weniger genau ist, da das Modell durch irrelevante Informationen suchen muss. Verwenden Sie stattdessen ein Kontextbudget:
- Weniger Dokumente abrufen.
- Neuordnen, bevor Sie Inhalte an das Modell senden.
- Überlappende Abschnitte deduplizieren.
- Navigationstexte, Standardtexte und HTML entfernen.
- Kurzfassungen für ältere Konversationsschritte verwenden.
- Nur die Tool-Ausgabe einfügen, die für die aktuelle Entscheidung erforderlich ist.
- Setzen Sie separate Tokenbudgets für Systemanweisungen, abgerufenen Kontext, Chatverlauf und Ausgabe.
Mehr Kontext ist nicht immer besserer Kontext.
8. Nicht-interaktive Arbeiten in die Batchverarbeitung verschieben
Nicht jede LLM-Aufgabe benötigt eine sofortige Antwort. Aufgaben wie diese sollten in der Regel asynchron ausgeführt werden:
- Datenkennzeichnung
- Bewertungsdurchläufe
- Bulk-Zusammenfassungen
- Berichtserstellung
- Verarbeitung von Wissensdatenbanken
- Nachtarbeitsabläufe
- Großflächige Extraktionen
Die Batchverarbeitung kann Kosten senken und den interaktiven Nutzerverkehr vor Hintergrundarbeitslasten schützen. Halten Sie Echtzeitsysteme auf Anfragen konzentriert, die die Nutzer direkt betreffen. Senden Sie Offline-Jobs in Warteschlangen mit niedrigerer Priorität, Batch-APIs oder geplante Worker.
9. Batching für Latenz und nicht nur für Durchsatz optimieren
Batching hilft GPUs, mehrere Anfragen effizient zu verarbeiten. Größere Batches sind jedoch nicht automatisch besser. Aggressives Batching kann den Durchsatz verbessern, während die Wartezeit erhöht wird und TTFT leidet. Ein System kann aus Sicht der GPU-Auslastung effizient erscheinen, während Nutzer langsame Antworten erleben.
Optimieren Sie das Batching anhand der benutzerorientierten Service-Level-Ziele:
- Maximale akzeptable Wartezeit
- P95 und P99 TTFT
- Inter-Token-Latenz
- Gleichzeitiges Anfragevolumen
- Durchschnittliche Eingabe- und Ausgabelängen
- Priorität interaktiver gegenüber Hintergrundarbeiten
Für selbst gehostete Modelle ist kontinuierliches Batching oder Batching im Fluss oft wertvoll, da abgeschlossene Anfragen die Batch verlassen können, während neue Anfragen eintreten. Das Ziel ist nicht die maximale GPU-Auslastung, sondern die beste Nutzererfahrung innerhalb eines akzeptablen Kostenrahmens.
10. Sorgfältige Verwaltung des Key-Value-Caches und der Kontextlänge
Langzeit-Kontextarbeitslasten können den GPU-Speicher schnell beanspruchen. Der Key-Value (KV)-Cache speichert Informationen, die für die Token-Generierung benötigt werden. Mit wachsenden Kontextfenstern und gleichzeitigen Anfragen wird der KV-Cache-Speicher zu einer wesentlichen Infrastrukturgrenze.
Dies kann zu folgenden Problemen führen:
- Speicherbelastung
- Anfragenpräemption
- Cache-Eviction
- Verlangsamungen
- Reduzierte Parallelität
- Speicherüberlauf-Fehler
Um dies zu verwalten, setzen Sie realistische Grenzen für:
- Maximale Kontextlänge
- Maximale Ausgabelänge
- Gleichzeitige Anfragen
- Speicher für Benutzerkonversationen
- Anzahl der abgerufenen Abschnitte
- Größe der Tool-Ausgaben
Paged KV-Cache-Systeme, KV-Cache-Quantisierung und speicherbewusste Planung können hilfreich sein, sollten jedoch gegen Ihre tatsächliche Arbeitslast validiert werden. Setzen Sie nicht einfach ein riesiges Kontextfenster ein, nur weil das Modell eines unterstützt. Die meisten Anwendungen müssen nicht das maximale Limit bei jeder Anfrage nutzen.
11. Benchmarking von Optimierungen im Echtverkehr
Selbst gehostete LLM-Serviestacks bieten viele Leistungsmerkmale:
- Quantisierung
- Spekulative Dekodierung
- Tensor- und Pipeline-Parallelismus
- Prefix-Caching
- Chunked Prefill
- Prefill/Dekodierung-Disaggregation
- Flash Attention und kontinuierliches Batching
Diese können die Leistung verbessern, sind jedoch keine universellen Lösungen. Beispielsweise kann spekulative Dekodierung den Durchsatz für eine Arbeitslast verbessern, während sie für eine andere Überkopfkosten hinzufügt oder die Cache-Effizienz verringert. Tensor-Parallelismus kann helfen, große Modelle über GPUs zu verteilen, aber Kommunikationsüberkopf verursachen. Quantisierung kann den Speicherbedarf reduzieren, während sie Qualität oder Geschwindigkeit unterschiedlich auf Hardware beeinflusst.
Benchmarken Sie jede Änderung mit repräsentativem Produktionsverkehr:
- Echte Eingabelängen
- Echte Ausgabelängen
- Echte Gleichzeitigkeit
- Echte Cache-Trefferquoten
- Echtes Abrufverhalten
- Echte P95- und P99-Latenzziele
Verlassen Sie sich nicht nur auf isolierte Benchmark-Zahlen oder Ansprüche an Tokens pro Sekunde.
12. Hinzufügen von Zugangssteuerung und sanfter Degradation
Verkehrsspitzen können ein normalerweise schnelles LLM-System in ein langsames und kostspieliges verwandeln. Eine Produktionsanwendung sollte wissen, was zu tun ist, wenn die Kapazität begrenzt ist. Nützliche Kontrollen umfassen:
- Pro-Nutzer-Durchsatzlimits
- Anfragegrößenlimits
- Maximale Ausgabelimits
- Prioritätswarteschlangen
- Gleichzeitige und Wiederholungsgrenzen
- Backpressure für überlastete Dienste
- Fallback auf ein kleineres Modell
- Vorübergehende Reduzierung der Antwortdetails
- Verzögerte Verarbeitung für nicht kritische Anfragen
Beispielsweise könnte ein Produkt während hoher Last:
- Optionale Agentenschritte deaktivieren.
- Die maximale Ausgabelänge reduzieren.
- Niedrigpriorisierte Nutzer an ein kleineres Modell weiterleiten.
- Hintergrundanreicherung verzögern.
- Eine prägnante Antwort anstelle eines langen Berichts zurückgeben.
Sanfte Degradation ist besser, als jede Anfrage in die Warteschlange zu stellen, bis die gesamte Erfahrung unbrauchbar wird.
Fazit
Die effektivste Strategie zur Optimierung von LLMs besteht nicht einfach darin, ein schnelleres Modell zu verwenden oder mehr GPUs hinzuzufügen. Es geht darum, das System so zu gestalten, dass das Modell weniger unnötige Arbeit le
Quellen: kdnuggets
Bildquelle: KI generiert
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