本文深入探讨了运行ChatGPT等大型语言模型（LLM）所需的复杂基础设施。文章解释说，LLM本质上是一组大型数值参数，必须能够容纳在GPU内存中。该过程涉及对用户输入进行分词（tokenizing），请求分两个阶段处理：“预填充”（prefill）用于处理提示（prompt），“解码”（decode）用于生成词元（token）。为了管理大型模型和高流量，采用了分片（sharding）、复制（replication）和 LLM 感知路由（LLM-aware routing）等技术，通常由 Kubernetes 等系统来协调大型 GPU 集群。 AI
影响 解释了大型语言模型推理的技术基础，详细说明了高效运行所需的硬件和软件堆栈。
排序理由 文章解释了大型语言模型推理背后的技术基础设施和流程，但并未发布新产品或研究。
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