重新思考LLM推理：为什么开发者AI需要不同的方法
2024-12-01
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Augment认为，完整的代码库上下文对于开发者AI至关重要。然而，处理所有这些上下文通常会以延迟为代价。Augment正在努力应对这一挑战，突破LLM推理的可能性边界。文章分析了代码推理的挑战，解释了Augment优化LLM推理的方法，以及如何构建推理堆栈为客户提供卓越的质量和速度。Augment的推理堆栈能够以低于300ms的TTFT为Llama3 70B提供10k输入token的请求，比其他解决方案快3倍。他们专注于上下文处理速度的优化，并采用了一种独特的token级批处理策略，允许解码步骤“捎带”其他请求的上下文处理，从而提高FLOPS利用率。
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