在生產環境中部署騰訊混元:低延遲推理與成本優化培訓
《在生產環境中部署騰訊混元:低延遲推理與成本優化》是一門實用課程,旨在教授如何大規模可靠地服務騰訊混元模型。
這門由講師指導的實時培訓(線上或線下)針對中級工程師和架構師,希望他們能使用騰訊混元部署大型及MoE模型,以降低延遲、提高GPU利用率並控制運營成本。
完成本培訓後,參與者將能夠:
- 解釋服務騰訊混元模型的主要生產挑戰。
- 應用實際的推理優化技術,如TensorRT、KV緩存調優、量化和批量處理。
- 設計具有自動擴展、監控和容量規劃的可擴展部署方案。
- 改善實戰負載下的延遲與成本平衡。
課程形式
- 互動式講解與討論。
- 大量的練習與實踐環節。
- 在實時實驗環境中進行動手實施。
課程定制選項
- 如需為本課程請求定制化培訓,請聯繫我們以安排。
感謝您提交詢問!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程時長 14 時間:
課程簡介
騰訊混元生產基礎
- 騰訊混元模型服務場景概覽。
- 大型及MoE模型的生產特性。
- 常見的延遲、吞吐量與成本瓶頸。
- 定義推理負載的服務級目標。
部署架構與服務流程
- 生產推理堆棧的核心組件。
- 在容器化、本地部署與雲端部署模型之間做出選擇。
- 模型加載、請求路由及GPU分配基礎知識。
- 設計可靠性與運營簡潔性。
實踐中的延遲優化
- 在適用時使用如TensorRT等優化推理引擎。
- KV緩存概念及實際緩存調優。
- 減少啟動、預熱與響應開銷。
- 測量首Token時間與Token生成速度。
吞吐量、批處理與GPU效率
- 連續批處理與請求批處理策略。
- 管理併發與隊列行為。
- 在不損害用戶體驗的情況下提高GPU利用率。
- 處理長上下文與混合負載請求。
量化與成本控制
- 量化對於生產服務的重要性。
- FP16、INT8及其他常見精度選項的實際權衡。
- 平衡模型質量、延遲與基礎設施成本。
- 構建簡單的成本優化清單。
運營、監控與就緒性審查
- 推理服務的自動擴展觸發器。
- 監控延遲、吞吐量、緩存使用情況及GPU健康狀況。
- 日誌記錄、警報與事故響應基礎知識。
- 審查參考部署並制定改進計劃。
最低要求
- 具備大型語言模型部署與推理工作流程的基本理解。
- 有容器、雲端或本地基礎設施以及基於API的服務的使用經驗。
- 掌握Python或系統工程任務的工作知識。
目標受眾
- 將LLM部署到生產環境的ML工程師。
- 負責基於GPU的推理服務的架構工程師。
- 設計可擴展AI服務平台的解決方案架構師。
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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