Наш опыт: 1 млрд токенов/сутки на consumer-железе

Это не теория и не «best practices из документации». Это история реального production-деплоя, который мы построили и эксплуатируем: от Tesla M40 до четырёх узлов по 2×RTX 3090, 12 протестированных моделей, 4 итерации тюнинга vLLM за 3 недели и собственный балансировщик для LLM-трафика.

Наш опыт: 1 млрд токенов/сутки на consumer-железе

Это не теория и не «best practices из документации». Это история реального production-деплоя, который мы построили и эксплуатируем: от Tesla M40 до четырёх узлов по 2×RTX 3090, 12 протестированных моделей, 4 итерации тюнинга vLLM за 3 недели и собственный балансировщик для LLM-трафика.

vLLM: как читать метрики и не обмануть себя бенчмарком

Проблема

«Мы прогнали бенчмарк и vLLM показывает 400 tok/s» — звучит убедительно, но за этим числом легко спрятать проблему. Бенчмарк LLM-инференса — это не одно число. Если читать только «средний throughput», можно принять решение о закупке железа или выборе модели, которое потом не окупится.

1 млрд токенов/сутки на consumer-железе

Обзор

Это не теория и не «best practices из документации» — это история реального production-деплоя, который мы построили и эксплуатируем: от Tesla M40 до четырёх узлов по 2×RTX 3090, 12 протестированных моделей, 4 итерации тюнинга vLLM за 3 недели и собственный балансировщик для LLM-трафика.

Расскажите о задаче

Ответим с планом и оценкой в течение 24 часов.