Инференс
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.