LLM Servingを支える技術

ワシントン大学/Kotoba Technologiesの釜堀です。専門は機械学習システムで、LLMなどの推論を効率化する技術を研究・開発しています。 現代のLLMは莫大な計算・メモリを要するため、LLMを使ったサービスを提供する際には推論の効率性が非常に重要です。この分野はここ数年活発に研究されていて、vLLMやSGLangなど非常に高性能なOSSも出てきています。LLMのservingは、コンピュータサイエンスの知見を総動員させて最適化されている奥深い世界ですが、一方で中身を理解するには多くの前提知識が必要です。 そこでこの記事ではTransformerモデルを中心に、LLMのserving system（多数のクライアントにLLM推論を提供するシステム）でどのようなテクニックが使われているのかについて体系的に解説していきます。 構成としては、LLM servingで最も重要な概念である

[syou430]

半年で追いついて、一年後までに最新情報と同期したい。

[misshiki]

“Transformerモデルを中心に、LLMのserving system（多数のクライアントにLLM推論を提供するシステム）でどのようなテクニックが使われているのかについて体系的に解説”