Kv cache geheugenbeheer vllm pagedattention

Maarten Soetens
Bijgewerkt · 1 min lezen

Werking van KV-cache beheer

De KV-cache slaat sleutel- en waardematrices op tijdens LLM-inferentie. Naarmate de context groeit, groeit de cache. vLLM is een systeem dat PagedAttention gebruikt om de cache efficiënt te beheren. Het verdeelt de cache in pagina's en vermindert fragmentatie. Hierdoor kunnen meer sequenties parallel worden verwerkt. Het is een belangrijke innovatie voor high-throughput LLM-serving.

Toepassingen en voordelen

KV-cache beheer wordt gebruikt in productie-LLM's voor chatbots en API's. Voordelen zijn hogere doorvoer en lagere kosten.

Meer in de kennisbank

Ab testing van ai modellen A/B-testen vergelijkt twee modelversies in productie om te bepalen welke betere resultaten oplevert. Lees uitleg → Wat is een activatiefunctie relu sigmoid softmax? Een activatiefunctie introduceert niet-lineariteit in neurale netwerken, waardoor ze complexe relaties kunnen leren. Lees uitleg → Wat is active learning? Active learning is een techniek waarbij het model zelf de meest informatieve datapunten selecteert om te laten labelen, wat de efficiëntie van het leerproces verhoogt. Lees uitleg → Wat is een agent omgeving actie en beloning? In reinforcement learning is de agent de beslisser, de omgeving de wereld waarmee hij interacteert, acties de keuzes en beloningen de feedback. Lees uitleg →
Naar de kennisbank →

Dit toepassen in
jouw bedrijf?

We vertalen het naar jouw processen en laten binnen een week een werkend prototype zien.

Plan een gesprek Bekijk diensten