MoFlux，一个用于 LLM 推理引擎的准入控制层，已对其容量恢复能力进行了评估。在 Apple M1 设置上使用 vLLM 和 Qwen2.5-1.5B-Instruct 模型进行的测试表明，虽然 MoFlux 允许交互式请求在 1 秒内重新进入，但借用容量的批量请求需要更长时间才能完成，长提示的完成时间长达 20 秒。引擎对返回的交互式请求的调度也引入了延迟，一种设计在拨款恢复后导致 3.6 到 4.0 秒的等待时间。这些容量恢复延迟，尤其是在长上下文批量工作负载下，与较差的交互式结果相关。 AI
影响 该分析突显了 LLM 推理服务中潜在的瓶颈，特别是在混合交互式和批量工作负载下进行容量管理和恢复方面。
排序理由 该项目描述了 LLM 推理的准入控制层的具体技术实现和评估，详细说明了性能特征和潜在延迟。
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