RSS MachineLearningMastery.com フォロー 一度に複数のユーザーにサービスを提供する:継続的バッチ処理がLLM推論を効率的に保つ方法 この記事は4つのパートに分かれています。以下の通りです。 • 静的バッチングの問題 • 静的バッチングのコード例 • 連続バッチング:ダイナミックスケジューリングとラゲッドバッチング • フル実装 複数のリクエストをまとめて処理する最も簡単な方法は、静的バッチングを使用して、固定サイズのバッチにグループ化し、各バッチをまとめて処理することです。 Serving Multiple Users at Once: How Continuous Batching Keeps LLM Inference Efficient machinelearningmastery.com