传统的依赖请求计数的 Web 应用程序扩展模型不足以支持大型语言模型 (LLM)。LLM 工作负载的复杂性因输入和输出 token 的数量而异，而不仅仅是 HTTP 请求的数量。这一区别至关重要，因为输入 token 会影响首次 token 的时间，而输出 token 会影响整体处理时间和系统容量，即使请求指标看起来稳定，也可能导致性能问题。 AI
影响 强调了在请求计数之外需要新的扩展指标来实现高效的 LLM 部署。
排序理由 文章讨论了技术挑战并提出了一种新的 LLM 服务指标，属于基础设施和产品开发方面的评论。
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