論文の概要: Fast Inference for Augmented Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18248v2
• Date: Fri, 25 Oct 2024 19:18:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:39.666346
• Title: Fast Inference for Augmented Large Language Models
• Title（参考訳）: 拡張された大言語モデルの高速推論
• Authors: Rana Shahout, Cong Liang, Shiji Xin, Qianru Lao, Yong Cui, Minlan Yu, Michael Mitzenmacher,
• Abstract要約: Augmented Large Language Models (LLM)は、APIコールを通じて外部データソースを統合することで、スタンドアロンのLLMの機能を強化する。 SJF(Shortest Job First)のような従来のサイズベースのスケジューリングアルゴリズムは、完了時間の最小化にはあまり効果がない。 拡張LLMのための新しいLLM推論フレームワークであるLAMPSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.195265302357148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Augmented Large Language Models (LLMs) enhance the capabilities of standalone LLMs by integrating external data sources through API calls. In interactive LLM applications, efficient scheduling is crucial for maintaining low request completion times, directly impacting user engagement. However, these augmentations introduce scheduling challenges due to the need to manage limited memory for cached information (KV caches). As a result, traditional size-based scheduling algorithms, such as Shortest Job First (SJF), become less effective at minimizing completion times. Existing work focuses only on handling requests during API calls by preserving, discarding, or swapping memory without considering how to schedule requests with API calls. In this paper, we propose LAMPS, a novel LLM inference framework for augmented LLMs. LAMPS minimizes request completion time through a unified scheduling approach that considers the total length of requests and their handling strategies during API calls. Recognizing that LLM inference is memory-bound, our approach ranks requests based on their consumption of memory over time, which depends on both the output sizes and how a request is managed during its API calls. To implement our scheduling, LAMPS predicts the strategy that minimizes memory waste of a request during its API calls, aligning with but improving upon existing approaches. We also propose starvation prevention techniques and optimizations to mitigate the overhead of our scheduling. We implement LAMPS on top of vLLM and evaluate its performance against baseline LLM inference systems, demonstrating improvements in end-to-end latency by 27%-85% and reductions in TTFT by 4%-96% compared to the existing augmented-LLM system, with even greater gains over vLLM.
• Abstract（参考訳）: Augmented Large Language Models (LLM)は、APIコールを通じて外部データソースを統合することで、スタンドアロンのLLMの機能を強化する。 対話型LLMアプリケーションでは、要求完了時間を維持するために効率的なスケジューリングが不可欠であり、ユーザエンゲージメントに直接影響を与えます。 しかし、これらの拡張はキャッシュ情報(KVキャッシュ)の限られたメモリを管理する必要があるため、スケジューリングの問題を引き起こす。 その結果、SJF(Shortest Job First)のような従来のサイズベースのスケジューリングアルゴリズムは、完了時間の最小化にはあまり効果がない。 既存の作業は、API呼び出しによるリクエストのスケジュールを考慮せずに、メモリの保存、破棄、スワップによって、API呼び出し中のリクエストの処理にのみフォーカスする。 本稿では,拡張LLMのための新しいLLM推論フレームワークであるLAMPSを提案する。 LAMPSは、リクエストの総長とAPI呼び出し時の処理戦略を考慮に入れた、統一的なスケジューリングアプローチを通じて、リクエスト完了時間を最小化する。 LLM推論がメモリバウンドであることを認識して、当社のアプローチは、出力サイズとAPI呼び出し中にリクエストがどのように管理されるかの両方に依存する、メモリ消費時間に基づいてリクエストをランク付けします。 スケジューリングを実装するため、LAMPSは、API呼び出し中の要求のメモリ浪費を最小限に抑え、既存のアプローチと整合しながら改善する戦略を予測します。 また、スケジューリングのオーバーヘッドを軽減するために、飢餓防止技術と最適化を提案する。 我々は,vLLM上にLAMPSを実装し,ベースラインLLM推論システムに対する性能評価を行い,従来の拡張LLMシステムと比較してエンドツーエンドのレイテンシを27%-85%改善し,TTFTの4%～96%削減し,vLLMよりもさらに向上した。

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