Инференс LLM — это использование обученных больших языковых моделей (например, GPT-4, Llama 4, DeepSeek-V3) для генерации осмысленных ответов на пользовательские запросы, обычно заданные на естественном языке. Во время инференса модель обрабатывает запрос с помощью своих многочисленных параметров и выдает результат: текст, фрагменты кода, резюме, переводы и многое другое.
Проще говоря, инференс — это момент, когда LLM «работает» и генерирует результат. Вот несколько примеров из реальной жизни:
- Чат-боты поддержки: Генерация персонализированных и релевантных ответов на вопросы клиентов в реальном времени.
- Ассистенты для письма: Дополнение предложений, исправление грамматики, создание кратких резюме длинных текстов.
- Инструменты для разработчиков: Преобразование описаний на естественном языке в исполняемый код.
- AI-агенты: Автоматическое выполнение сложных многошаговых рассуждений и принятие решений.
Что такое сервер инференса?#
Сервер инференса — это компонент, который управляет процессом инференса LLM. Он загружает модели, подключается к необходимому оборудованию (например, GPU) и обрабатывает запросы приложений. Когда поступает запрос, сервер выделяет ресурсы, запускает модель и возвращает результат.
Серверы инференса делают гораздо больше, чем просто принимают запрос и возвращают ответ. Они обеспечивают функции, необходимые для масштабного запуска LLM:
- Пакетная обработка (Batching): Объединение нескольких запросов для повышения эффективности использования GPU
- Потоковая выдача (Streaming): Отправка токенов по мере их генерации для снижения задержки
- Масштабирование (Scaling): Автоматическое увеличение или уменьшение числа копий сервера в зависимости от нагрузки
- Мониторинг (Monitoring): Предоставление метрик для анализа производительности и отладки
В сфере LLM термины сервер инференса и фреймворк инференса часто используют как синонимы.
- Сервер инференса — это, как правило, компонент, который принимает запросы, запускает модели и возвращает результаты.
- Фреймворк инференса — это более широкий набор инструментов и библиотек, предоставляющих API, оптимизации и интеграции для эффективного обслуживания моделей.
Популярные фреймворки инференса: vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, Hugging Face TGI. Они созданы для максимальной эффективности работы с GPU и упрощают масштабируемое развертывание LLM.
Что такое оптимизация инференса?#
Оптимизация инференса — это набор техник, позволяющих сделать инференс LLM быстрее, дешевле и эффективнее. Цель — снизить задержки, повысить пропускную способность и уменьшить затраты на оборудование без потери качества модели.
Вот несколько распространённых стратегий:
- Непрерывная пакетная обработка: Динамическое объединение запросов для лучшей загрузки GPU
- Управление KV-кэшем: Повторное использование или выгрузка attention-кэшей для эффективной работы с длинными запросами
- Спекулятивное декодирование: Использование небольшой черновой модели для ускорения генерации токенов
- Квантование: Запуск моделей в пониженной точности (например, INT8, FP8) для экономии памяти и вычислений
- Кэширование префиксов: Кэширование общих частей запросов для уменьшения повторных вычислений
- Мульти-GPU/Параллелизм: Разделение LLM между несколькими GPU для увеличения контекстного окна
На практике оптимизация инференса может превратить медленное и дорогое приложение в быстрое и экономичное для пользователя.
Подробнее — в главе оптимизация инференса.
Почему важно разбираться в инференсе LLM?#
Возможно, вы думаете: Я просто использую API OpenAI. Нужно ли мне вообще разбираться в инференсе?
Serverless API вроде OpenAI, Anthropic и других делают инференс простым: отправил запрос — получил ответ, платишь за токены. Вся инфраструктура, оптимизация и масштабирование скрыты от пользователя.
Но вот в чём дело: чем дальше вы продвигаетесь, тем важнее становится инференс.
По мере роста приложения вы столкнётесь с ограничениями (стоимость, задержки, кастомизация, соответствие требованиям), которые невозможно решить только с помощью serverless API. Тогда команды начинают рассматривать гибридные или самостоятельные решения.
Понимание инференса LLM заранее даёт вам преимущество: вы сможете принимать более взвешенные решения, избегать неприятных сюрпризов и строить масштабируемые системы.
- Если вы разработчик или инженер: Инференс становится таким же базовым элементом, как базы данных или API. Знание принципов его работы поможет создавать быстрые, дешёвые и надёжные системы. Плохая реализация инференса приводит к медленным ответам, высоким затратам и плохому пользовательскому опыту.
- Если вы технический руководитель: Эффективность инференса напрямую влияет на расходы компании. Неоптимальная настройка может стоить в 10 раз дороже по GPU-часам и давать худшие результаты. Понимание инференса поможет оценивать подрядчиков, принимать решения о покупке или разработке, ставить реалистичные цели по производительности.
- Если вам просто интересен AI: Инференс — это место, где происходит «магия». Понимание процесса поможет отличать реальность от хайпа и быть более осознанным участником AI-дискуссий.
Подробнее: serverless vs. self-hosted LLM inference.