Phân lô liên tục là gì? Cơ chế và quyết định thực hiện để suy luận LLM nhanh hơn 2-3 lần

Các điểm chính của bài viết này Phân nhóm liên tục là một cơ chế ngay lập tức đặt yêu cầu tiếp theo vào vị trí GPU trống. Với tính năng phân nhóm tĩnh thông thường, "mọi người đều đợi cho đến khi người chậm nhất hoàn thành", do đó hơn một nửa GPU không hoạt động. Hiệu quả được ước tính là gấp 2 đến 3 lần thông lượng. Có báo cáo cho rằng chi phí có thể giảm từ 3 đến 5 lần khi xử lý hàng loạt với tải trọng cao. Tuy nhiên, nó không hoàn hảo. Đối với các yêu cầu nghiêm ngặt về độ trễ thấp, mức trần là 1,2 đến 1,5 lần. Nếu chỉ có một người điều hành LLM cục bộ thì hiệu quả sẽ gần như bằng không. Yếu tố quyết định có nên giới thiệu nó hay không là liệu có luôn có những yêu cầu đồng thời hay không.

Hộp thông tin Ban biên tập

Bản thân phương thức này là miễn phí (tiêu chuẩn trong các công cụ suy luận chính)

Với công cụ mã nguồn mở, không mất phí. Chỉ cần phí GPU

Đây là sự cố ở phía mô hình và cơ chế này không phụ thuộc vào ngôn ngữ.

Ngoài các hoạt động nội bộ, nó thường được kích hoạt ở phía API suy luận.

Nếu bạn sử dụng GPU của riêng mình thì sẽ không có đường truyền bên ngoài. Khi sử dụng API, hãy kiểm tra trạng thái xác thực của nhà cung cấp

Khả thi. Engine chính chủ yếu là giấy phép Apache 2.0.

Khả thi. Tuy nhiên, nó gần như không hiệu quả khi sử dụng cho một người dùng.

Xác nhận lần cuối: Ngày 29 tháng 7 năm 2026 bởi ban biên tập

Khi tôi nhìn vào hóa đơn GPU của mình, tôi nhận thấy rằng lượng có thể được xử lý là rất nhỏ so với lượng thời gian tôi sử dụng. Nếu bạn cảm thấy như vậy thì nguyên nhân có thể không phải ở model hoặc số model GPU mà là do cách sắp xếp các yêu cầu.

Tôi đã thuê một chiếc H100 đắt tiền và tỷ lệ hoạt động thực tế nằm trong khoảng 30%. Đây là một câu chuyện phổ biến. GPU đang "chạy" nhưng "không hoạt động". Việc phân đợt liên tục sẽ lấp đầy khoảng trống này.

Phân lô liên tục là gì? Cơ chế đưa vị trí tuyển dụng GPU gần bằng 0

Phân nhóm liên tục là phương pháp lập lịch sử dụng suy luận LLM (Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn) để tiếp tục chèn các yêu cầu mới vào các vị trí đã hoàn thành ngay cả khi đang xử lý.

Có thể dễ hiểu hơn nếu bạn sử dụng sự tương tự xe buýt. Phương pháp thông thường đối với xe buýt tham quan là "đợi cho đến khi hết chỗ trước khi khởi hành, sau đó không khởi hành chuyến xe tiếp theo cho đến khi mọi người đã xuống xe". Phân nhóm liên tục là một tuyến xe buýt "chắp càng nhiều người càng tốt khi bạn xuống ở mỗi điểm dừng."

Người tiếp theo sẽ lên xe ngay khi có chỗ ngồi. Thế là ghế không chơi.

Về mặt kỹ thuật, điều này có nghĩa là đơn vị quyết định lập kế hoạch đã được hạ thấp từ yêu cầu sang lặp lại. Mỗi khi mô hình hoàn thành một lần truyền chuyển tiếp, tức là giá trị tính toán của một mã thông báo, bộ lập lịch sẽ đánh giá lại ai đã hoàn thành và ai có thể được thêm vào.

Thiết kế này sẽ là tính năng tiêu chuẩn của các công cụ suy luận chính kể từ năm 2026. Ngay cả khi bạn không làm gì đặc biệt, nó sẽ có hiệu quả nếu bạn sử dụng nguyên trạng. Đúng hơn, vấn đề nằm ở trường hợp nó được kích hoạt nhưng không có tác dụng.

Những lý do cho điều này sẽ được chia nhỏ từng cái một trong hiệp hai.

Có vấn đề gì với việc trộn tĩnh?

Lô tĩnh không giải phóng các vị trí cho đến khi tất cả các yêu cầu trong lô được hoàn thành. Trong LLM, nơi có độ dài đầu ra khác nhau, điều này tạo ra sự lãng phí nghiêm trọng.

Hãy xem xét tình huống trong đó bốn yêu cầu được kết hợp thành một đợt. Câu trả lời đầu tiên là phản hồi ngắn kết thúc bằng 20 mã thông báo và câu trả lời thứ tư là phản hồi dài kết thúc bằng 800 mã thông báo.

Với tính năng phân lô tĩnh, ngay cả sau khi lô đầu tiên kết thúc, chỗ đó sẽ vẫn trống cho đến mã thông báo thứ 800. GPU thực hiện các phép tính một cách nghiêm túc ngay cả khi có ghế trống. Dù bên trong chẳng có gì cả.

Đây chính là nguyên nhân thực sự đằng sau hiện tượng “Tỷ lệ sử dụng GPU không tăng”.

Nói cách khác, phân khối động chỉ là một cách thu thập dữ liệu thông minh hơn, nhưng bản thân cấu trúc của thời gian chờ cũng giống như phân khối tĩnh. Chỉ có việc trộn liên tục mới thay đổi cấu trúc.

Sự thay đổi về độ dài đầu ra càng lớn thì sự khác biệt này càng trở nên rộng hơn. Các ứng dụng như chatbot, bao gồm mọi thứ từ "có" đến vài nghìn ký tự, là trường hợp xấu nhất.

Tôi cũng muốn đọc nó

TypingMind là gì? Giá và các tùy chọn lựa chọn bắt đầu từ $39 (phiên bản 2026)

TypingMind là màn hình trò chuyện một lần, nơi bạn có thể sử dụng nhiều AI bằng khóa API của riêng mình. Chúng tôi đã sắp xếp các nội dung của Tiêu chuẩn $39, Mở rộng $79 và Cao cấp $99, phiên bản Nhóm bắt đầu từ $83 mỗi tháng, nơi lưu dữ liệu và mức độ bạn có thể sử dụng miễn phí bằng cách sử dụng thông tin chính thức kể từ tháng 8 năm 2026.

Ngày 7 tháng 8 năm 2026

14 bài toán và giải pháp triển khai AI trong các công ty xây dựng và ngành xây dựng

Phải mất nửa ngày để tạo ước tính và bạn có thể thu thập 20 báo cáo hàng ngày. Chúng tôi đã sắp xếp 14 vấn đề gặp phải khi giới thiệu AI trong ngành xây dựng dưới dạng Hỏi đáp. Hầu hết các nguyên nhân không nằm ở hiệu suất của AI mà nằm ở cách nó được phân phối. Nó bao gồm bản tóm tắt chi tiết về báo cáo hàng ngày, cách bắt đầu sau một tuần, chi phí khoảng 3.000 yên Nhật mỗi tháng và những điểm cần lưu ý về trợ cấp.

Ngày 7 tháng 8 năm 2026

Điều gì xảy ra bên trong khi bạn lên lịch lại cho mỗi lần lặp?

Bộ lập lịch kích hoạt sau mỗi lần truyền về phía trước, loại bỏ chuỗi đã hoàn thành và đưa chuỗi tiếp theo vào hàng đợi. Chỗ ngồi liên tục được thay thế.

Nếu bạn xếp chúng theo trục thời gian, bạn có thể thấy sự khác biệt. Giả sử có bốn khung thực thi và A đến D đang được xử lý. Nếu D kết thúc sớm thì H sẽ có mặt ở lần lặp tiếp theo. Khi B kết thúc thì E vào.

Nói cách khác, cả bốn khung hình đều được lấp đầy bất kể bạn cắt vào thời điểm nào. Đây là sự khác biệt mang tính quyết định so với việc trộn tĩnh.

Yêu cầu mới có thể đến mà không cần đợi yêu cầu trước đó hoàn thành. Do thời gian dừng trong hàng đợi được rút ngắn nên thời gian phản hồi trung bình cũng được cải thiện. Đây là một loại tối ưu hóa hiếm có giúp cải thiện thông lượng và độ trễ cùng một lúc.

Tuy nhiên, việc “trở nên tốt hơn cùng lúc” chỉ có thể thực hiện được nếu bạn không rơi vào hai cái bẫy được mô tả dưới đây.

Nhanh như thế nào? Mức độ tăng trưởng khác nhau tùy thuộc vào ứng dụng.

Mức độ cải thiện về thông lượng không đồng đều. Dung sai độ trễ càng lỏng thì càng lớn; Dung sai độ trễ càng chặt chẽ thì càng nhỏ.

Tổ chức các hướng dẫn theo mục đích. Các con số được so sánh với "khi xử lý từng mục một".

Nói cách khác, lợi tức đầu tư tăng lên khi ứng dụng nghiêng về xử lý hàng loạt. Tổng hợp số lượng lớn tài liệu trong một đêm hoặc phân loại dữ liệu nội bộ hàng loạt. Kiểu xử lý này được tính bằng 1/3 đến 1/5 chi phí.

Người ta thường báo cáo rằng việc lập kế hoạch lặp lại có thể cải thiện thông lượng theo hệ số 2-3. Một ví dụ được hiển thị bởi tài khoản chính thức của vLLM vào tháng 1 năm 2026 cho thấy một trường hợp trong đó một H100 duy nhất được sử dụng để chạy Qwen 3 8B và mức sử dụng GPU đạt 100% thông qua việc lập lịch không đồng bộ và điều chỉnh kích thước lô.

Điều tôi muốn lưu ý ở đây là "con số 100% là loại chỉ báo nào?" Tỷ lệ sử dụng GPU là ''phần trăm thời gian máy tính đang chạy'' chứ không phải ''phần trăm thời gian máy tính thực hiện các phép tính hiệu quả''. Ngay cả khi còn chỗ trống, tỷ lệ sử dụng sẽ tăng lên.

Những gì bạn nên xem xét là số lượng mã thông báo được tạo ra mỗi giây. Chúng ta sẽ thảo luận chi tiết về cách chọn chỉ báo trong nửa sau.

Điền trước và giải mã có các thuộc tính hoàn toàn khác nhau

Lý luận LLM được chia thành hai giai đoạn. Hai cái này có tính chất tính toán hoàn toàn trái ngược nhau, trộn lẫn với nhau sẽ gây ra tai nạn.

Điền trước là giai đoạn mà toàn bộ lời nhắc đầu vào được đọc cùng một lúc. Do đầu vào của hàng nghìn mã thông báo được xử lý song song nên máy tính GPU được sử dụng tối đa. Tính toán có giới hạn tỷ lệ.

Giải mã là bước đưa ra câu trả lời từng mã thông báo một. Mặc dù khối lượng tính toán mỗi lần là nhỏ nhưng cần phải đọc trọng số mô hình từ bộ nhớ mỗi lần. Băng thông bộ nhớ là yếu tố hạn chế.

Điều gì xảy ra ở đây?

Trong khi quá trình điền trước dấu nhắc dài đang chạy, các yêu cầu khác đang đưa ra phản hồi trong cùng một đợt sẽ bị đình trệ, khiến máy tính bị mất. Ở góc độ người dùng, có vẻ như các nhân vật đang xuất hiện trôi chảy nhưng đột ngột dừng lại.

Nói cách khác, chỉ cần thêm đợt liên tục sẽ không loại bỏ được khoảng cách này. ``Mỗi khi có yêu cầu mới, đầu ra của người dùng hiện tại bị tắc'' là hành vi được mong đợi.

Biện pháp đối phó có ở chương tiếp theo.

Ngăn chặn tình trạng "dừng giữa chừng" bằng tính năng điền trước theo từng đoạn

Điền trước theo chuỗi là một kỹ thuật chia việc tải một dấu nhắc dài thành các phần nhỏ hơn và xử lý chúng theo từng bước nhỏ giữa các lần giải mã.

Kết hợp "giải mã là chính và điền trước làm phụ" trong một lần lặp. Thay vì xử lý đầu vào 8.000 mã thông báo trong một lần, nó được chia thành 16 lô gồm 512 mã thông báo và đầu ra của người dùng khác được xử lý giữa các khoảng trống.

Kết quả là thời gian để tạo ra ký tự đầu tiên tăng lên một chút. Thay vào đó, hiện tượng "nhiễu" mà người dùng gặp phải trong quá trình xuất sẽ biến mất.

Đó là một sự sắp xếp đánh đổi.

• Thông lượng tổng thể ổn định hơn và cao hơn khi cả hai được trộn lẫn.
• Thời gian cho mỗi ký tự đầu tiên sẽ chậm hơn một chút khi điền trước theo từng đoạn.
• Điền trước theo khối có lợi thế rõ ràng về độ mượt của đầu ra

Với RAG (hệ thống cho phép người dùng đọc và trả lời tài liệu nội bộ) xử lý kiểu nhập văn bản dài, trải nghiệm sẽ thay đổi hoàn toàn tùy thuộc vào việc cài đặt này có được bật hay không. Trong cấu hình trong đó toàn bộ tài liệu được tìm thấy thông qua tìm kiếm được đóng gói vào dấu nhắc, đầu vào thường là vài nghìn mã thông báo. Nếu màn hình của người dùng khác liên tục bị treo thì điều đó cũng vô ích.

Nếu bạn muốn biết cách sử dụng kết hợp tìm kiếm và AI trong thực tế, hãy đọc phần tóm tắt về cách sử dụng Felo và bạn sẽ biết được các trường hợp sử dụng thực tế khi đầu vào dài.

Tại sao bộ nhớ là giới hạn tốc độ thực

Điều quyết định số lượng mục có thể được xử lý cùng lúc là dung lượng bộ nhớ cho bộ đệm KV chứ không phải khả năng tính toán. Nếu bạn không hiểu điều này, việc điều chỉnh của bạn sẽ vô ích.

Bộ đệm KV là khu vực lưu trữ kết quả tính toán trung gian của mã thông báo được tạo. Đó là một con heo đất để tránh lặp lại những phép tính tương tự. Điều này tăng lên theo từng yêu cầu và nó càng được tạo ra nhiều hơn.

Vấn đề là chúng ta không biết trước mình cần bao nhiêu. Không thể xác định được phản hồi sẽ kết thúc với 20 mã thông báo hay mở rộng lên 2.000 mã thông báo cho đến khi nó được tạo.

Việc triển khai cũ là "đảm bảo độ dài tối đa trước tiên". Mặc dù tôi thực sự chỉ sử dụng 5% nhưng tôi vẫn giữ ở mức 100%. Không thể có đủ bộ nhớ.

Giải pháp cho vấn đề này là PagedAttention. Sử dụng ý tưởng tương tự như bộ nhớ ảo của hệ điều hành, bộ đệm KV được chia thành các khối nhỏ có kích thước cố định và chỉ được phân bổ khi cần thiết.

Ít phân mảnh hơn có nghĩa là có nhiều yêu cầu hơn có thể nằm trên cùng một GPU. Khi số lượng thực thi đồng thời tăng lên, hiệu quả của việc phân khối liên tục cũng tăng lên. Hai hệ thống này làm việc cùng nhau như một bộ.

Tóm tắt cho đến nay: Phân nhóm liên tục là một cơ chế `` tăng tốc độ thay thế chỗ ngồi'' và PagedAttention là một cơ chế `` tự tăng số lượng chỗ ngồi.'' Ngay cả khi bạn chỉ bao gồm cái trước, nếu bộ nhớ bị tắc, số lượng thực thi đồng thời sẽ không tăng và hiệu ứng sẽ đạt đến mức ổn định.

Cách chọn công cụ suy luận chính

Khi tự mình chạy mô hình, việc lựa chọn động cơ ảnh hưởng rất lớn đến chi phí thực hiện. Nếu bạn sử dụng các sản phẩm làm sẵn thì độ khó sẽ thấp.

Các tùy chọn điển hình được chia theo cách sử dụng.

Nói cách khác, nếu bạn đang tìm chỗ để điều chỉnh thì nên sử dụng vLLM hoặc TensorRT-LLM, nếu bạn chỉ muốn xác minh thì nên sử dụng hệ thống cục bộ, còn nếu muốn xóa toàn bộ thao tác thì nên sử dụng API.

Hai hệ thống thực thi cục bộ là những công cụ giả định rằng ngay từ đầu hầu như không có yêu cầu đồng thời nào. Nên chọn cái nào còn tùy vào mục đích so sánh LM Studio và Ollama.

Độ phức tạp triển khai sẽ thấp nếu sử dụng một công cụ sẵn có. Khi bạn bắt đầu xem xét các mục như kích thước lô tối đa, độ dài chuỗi tối đa và phân bổ bộ nhớ, đánh giá sẽ gần bằng mức trung bình.

Việc so sánh giữa Hugging Face với Trọng lượng & Xu hướng và Vertex AI và Trọng lượng & Xu hướng rất hữu ích khi chọn nền tảng phát triển bao gồm quản lý mô hình.

Tôi nên chọn cái nào, GPU hay API của riêng mình?

Chỉ có một tiêu chí duy nhất. Đây là lượng không gian GPU có thể được lấp đầy mọi lúc.

Việc phân nhóm liên tục chỉ hoạt động nếu có yêu cầu đồng thời. Ngược lại, ngay cả khi bạn thuê một GPU mà bạn chỉ sử dụng vài giờ mỗi ngày thì cũng không có ai lấp đầy chỗ trống. Bạn trả tiền trong 24 giờ và chỉ làm việc trong vài giờ.

Hoạt động nội bộ là hợp lý khi đáp ứng các điều kiện sau:

• Luôn có 2 hoặc nhiều yêu cầu đồng thời
• Mô hình có thể được cố định và không chuyển đổi thường xuyên
• Không thể hoặc không muốn tiết lộ dữ liệu
• Số lượng suy luận hàng tháng dễ đọc và biến động nhỏ

Nếu thiếu dù chỉ một cái, tổng chi phí chắc chắn sẽ thấp hơn nếu bạn sử dụng API dành riêng cho suy luận như Groq hoặc Together AI. Sự khác biệt giữa hai công ty này được tóm tắt trong phần so sánh giữa Groq và Together AI.

Ngoài ra còn có một giải pháp trung gian gọi là GPU không có máy chủ. Nếu đó là định dạng như Modal mà bạn chỉ bị tính phí cho thời gian sử dụng thì nó sẽ ít có khả năng bị lãng phí ngay cả khi dịch vụ chịu sự biến động lớn về tải. Tuy nhiên, vì có thời gian chờ khởi động nên nó không phù hợp với những ứng dụng yêu cầu truy cập liên tục.

Việc lựa chọn nền tảng suy luận được liên kết trực tiếp với việc quản lý dưới hình thức chi tiêu GPU hàng tháng. Hệ thống kiểm tra thường xuyên những nơi chi phí liên quan đến AI đang gia tăng có thể được áp dụng trực tiếp vào ý tưởng tổ chức các công cụ AI để kiểm toán nội bộ.

Bức tranh tổng thể về vận hành mô hình dành cho kỹ sư tóm tắt các công cụ liên quan trong danh mục LLM và danh mục Cơ sở hạ tầng.

Groq là nền tảng API/trò chuyện AI sử dụng bộ xử lý độc đáo có tên LPU để cung cấp khả năng suy luận từ các mô hình AI tổng hợp có độ trễ thấp. GroqCloud cho phép gọi các mô hình như Llama và Gemma từ API hoàn thành trò chuyện, đồng thời hỗ trợ các mô hình xử lý âm thanh và hình ảnh ngoài việc tạo văn bản. Nó có API tương thích OpenAI, bảng điều khiển dành cho nhà phát triển và tài liệu dành riêng cho từng mô hình, đồng thời được thiết kế để dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng hiện có và xác minh. Thích hợp cho các kỹ sư phát triển chatbot tốc độ cao, AI giọng nói và các tổng đài viên trong đó phản hồi theo thời gian thực là quan trọng.

Các cài đặt để điều chỉnh ở đâu?

Cài đặt mặc định là giá trị "an toàn nhưng không tối ưu". Có một số lượng hạn chế các vật phẩm cần được di chuyển tùy theo hình thức giao thông.

Liệt kê các mục cài đặt chính và tác dụng phụ khi chúng được kích hoạt.

Nói cách khác, mỗi mục đều là sự bập bênh về "thông lượng và độ trễ riêng lẻ". Nếu bạn lấy cái này, cái kia sẽ rơi.

Một cách thực tế để tiến hành là bắt đầu với một giá trị nhỏ và tăng dần lên. Tăng dần số lượng chuỗi đồng thời tối đa và dừng một chuỗi trước khi thời gian tạo trên mỗi mã thông báo vượt quá dòng cho phép. Đây là điều tôi không nhớ nhất.

Nếu bạn đột nhiên nhập một giá trị lớn, quá trình sẽ bị lỗi do thiếu bộ nhớ hoặc bộ đệm KV sẽ bị xóa thường xuyên, làm chậm quá trình. Điều thứ hai thật rắc rối vì không thể xác định được nguyên nhân chỉ bằng cách nhìn vào các con số.

Trước khi chạm vào cài đặt, hãy lưu ý các con số hiện tại. Điều chỉnh mà không có thứ gì đó để so sánh chỉ là phỏng đoán.

Các chỉ số đo lường trước và sau khi thực hiện, cùng 4 điểm dễ khiến bạn vấp ngã

Một báo cáo cải tiến chỉ nhìn vào giá trị trung bình gần như chắc chắn sẽ phản bội người đọc. Những gì bạn nên nhìn vào là phần đuôi của bản phân phối.

Liệt kê các chỉ số mà bạn muốn có ở mức tối thiểu.

Nói cách khác, nếu TTFT p99 tăng gấp ba lần ngay cả khi thông lượng tăng gấp đôi thì đó là một cải tiến tồi. Nguyên tắc vàng là không nói về một con số duy nhất.

Bốn điều tôi thường vấp phải là:

• Chỉ cần nhìn vào mức trung bình và đừng nhìn vào p99 - chỉ một số người dùng bỏ lỡ trạng thái chờ đợi khắc nghiệt
• Tăng số lần thực thi đồng thời quá nhiều — bị treo do thiếu bộ nhớ hoặc bị chậm do xóa bộ đệm
• Người ta không cho rằng sẽ có sự kết hợp của nhiều câu nhắc dài - chỉ những câu ngắn sẽ được sử dụng trong quá trình xác minh và nó sẽ bị kẹt lần đầu tiên trong bài kiểm tra thực tế.
• Đo lưu lượng truy cập bằng loại khác với loại sản xuất — Điểm chuẩn được đo bằng các yêu cầu có độ dài đồng đều không hữu ích trong sản xuất.

Lỗi thứ tư là lỗi phổ biến nhất. Các tập lệnh xác minh thường đưa ra các lời nhắc có cùng độ dài và ở các khoảng thời gian bằng nhau. Lưu lượng truy cập thực tế khác nhau về chiều dài và khoảng thời gian đến. Tác động của việc phân đợt liên tục chỉ hiển thị khi có biến thể này, vì vậy nếu bạn đo lường nó bằng dữ liệu hoàn chỉnh, bạn sẽ không thấy mức tăng trưởng thực sự.

Ý tưởng xử lý song song không chỉ giới hạn ở việc tạo văn bản. Logic tương tự cũng áp dụng cho việc tạo hình ảnh để lấp đầy không gian GPU. Khái niệm xây dựng quy trình làm việc tương tự như so sánh giữa ComfyUI và Stable Diffusion, đồng thời việc lựa chọn các công cụ tạo được tóm tắt trong phần so sánh các công cụ tạo hình minh họa và danh mục tạo hình ảnh.

Nếu bạn muốn hiểu triết lý thiết kế của một nhà phân phối quy mô lớn, phần giải thích của Meta AI sẽ giúp bạn phác thảo cách một dịch vụ với hàng tỷ người dùng xử lý suy luận.

Xem các so sánh/lựa chọn thay thế liên quan

Dưới đây là một số kết hợp có thể gây nhầm lẫn khi chọn nền tảng suy luận.

• So sánh Groq và Together AI — Hai lựa chọn dành cho các API dành riêng cho suy luận. Bạn tập trung vào tốc độ hoặc chiều rộng mô hình?
• So sánh LM Studio và Ollama — hai yếu tố chính để thực thi cục bộ. Chia theo GUI hoặc CLI
• So sánh Hugging Face và Cân nặng & Xu hướng - phân phối mô hình, quản lý thử nghiệm và sự khác biệt về vai trò
• So sánh Vertex AI với Trọng lượng & Xu hướng - Sự khác biệt giữa cơ sở hạ tầng được quản lý và các công cụ trực quan hóa
• So sánh Dify và n8n - Chọn lớp ứng dụng để đưa vào suy luận
• Tìm kiếm các lựa chọn thay thế cho Groq — các lựa chọn khác cho suy luận có độ trễ thấp
• Tìm giải pháp thay thế Ollama — Nơi chuyển sang thực thi cục bộ

Đối với các công cụ phát triển dành cho kỹ sư, vui lòng so sánh với Cursor trong danh mục hỗ trợ mã hóa.

Together AI là một nền tảng phát triển AI cho phép bạn gọi các mô hình mở như Llama, Mistral và Qwen thông qua API và kết hợp chúng vào chatbot cũng như các chức năng AI tổng quát. Suy luận serverless cho phép bạn chỉ định một mô hình và thực hiện phản hồi trò chuyện cũng như tạo văn bản, đồng thời API tương thích với OpenAI giúp bạn dễ dàng di chuyển từ các ứng dụng hiện có và sử dụng chúng cùng nhau. Tinh chỉnh bằng cách sử dụng dữ liệu nội bộ, điểm cuối chuyên dụng và cụm GPU cũng có sẵn, cho phép bạn tiến hành từ xác minh đến sản xuất bằng cùng một cơ sở hạ tầng. Nó phù hợp cho các nhóm muốn phát triển chức năng trò chuyện AI với trọng tâm là hiệu suất, chi phí và kiểm soát hoạt động trong khi so sánh nhiều mô hình mở.

Ban biên tập Phán quyết

Phân nhóm liên tục là một tùy chọn nếu bạn có môi trường luôn xảy ra các yêu cầu đồng thời. Mặc dù chi phí lắp đặt gần như bằng 0 nhưng thông lượng lại cao hơn từ 2 đến 3 lần. Tôi không thể tìm thấy bất kỳ sự tối ưu hóa nào khác với hiệu quả chi phí rõ ràng như vậy. Nó được bật theo mặc định trong các công cụ suy luận chính, vì vậy giai đoạn xem xét có nên đưa nó vào hay không đã kết thúc.

Mặt khác, tôi có ấn tượng rằng nhiều người có kỳ vọng quá cao. Đối với các dịch vụ có yêu cầu nghiêm ngặt về độ trễ thấp, giới hạn trên là 1,2 đến 1,5 lần và ngoài ra, lựa chọn duy nhất là thay đổi phần cứng hoặc kiểu máy. Thành thật mà nói, nếu bạn chỉ tự mình điều hành một LLM địa phương thì nó sẽ không hiệu quả chút nào.

Trên thực tế, nhiệm vụ quan trọng nhất không phải là triển khai hệ thống mà là đo lường. Tái tạo loại lưu lượng truy cập giống như trong sản xuất thực tế và lấy các số bao gồm p99. Việc điều chỉnh bỏ qua điểm này có xu hướng chỉ cải thiện giá trị trung bình và phá hủy trải nghiệm của một số người dùng.

Quyết định này rất đơn giản. Nếu tôi có thể lấp đầy GPU mọi lúc, tôi sẽ cố gắng đạt được hiệu quả bằng cách tự mình vận hành nó. Nếu bạn không thể lấp đầy nó, sẽ rẻ hơn nếu để nó cho API suy luận. Câu trả lời có thể được tìm thấy trong một con số duy nhất: tỷ lệ sử dụng GPU.

Các câu hỏi thường gặp (FAQ)

H. Sự khác biệt giữa trộn liên tục và trộn động là gì?

Đơn vị đánh giá cho lịch trình là khác nhau. Phân nhóm động là một phương pháp thu thập các yêu cầu trong một khoảng thời gian nhất định, sau đó phân phối tất cả chúng cùng một lúc và các vị trí sẽ không được giải phóng cho đến khi hoàn thành lô. Đánh giá theo đợt liên tục mỗi khi mã thông báo được tạo và ngay lập tức chèn mã tiếp theo vào vị trí đã hoàn thành. Bản thân cấu trúc của thời gian chờ đợi đã khác.

H. Tôi có cần phải tự mình thực hiện không?

không có. Nó được tích hợp vào các công cụ suy luận chính theo tiêu chuẩn và được kích hoạt khi khởi động ngay. Chỉ tạo của riêng bạn nếu bạn có yêu cầu lập kế hoạch duy nhất. Trước tiên, bạn nên lấy các con số bằng một công cụ có sẵn và sau đó suy nghĩ về nó.

Q. Sự chậm trễ có trở nên tồi tệ hơn không?

Nó phụ thuộc vào cài đặt của bạn. Nếu bạn tham lam về số lần thực thi đồng thời, tốc độ tạo mỗi mục sẽ giảm và p99 sẽ tăng lên. Mặt khác, nếu bạn đặt nó một cách thận trọng, thời gian phản hồi trung bình sẽ thực sự cải thiện khi hàng chờ vẫn ngắn hơn. Câu trả lời là không nên nâng nó lên quá nhiều.

Câu hỏi: Có ảnh hưởng gì không nếu tôi chạy LLM cục bộ?

Hầu như không có. Hiệu ứng chỉ xuất hiện khi có nhiều yêu cầu đồng thời và nếu mỗi người gửi một yêu cầu tại một thời điểm thì sẽ không còn chỗ trống nào để lấp đầy. Để tăng tốc môi trường cục bộ, vui lòng xem xét các phương pháp khác như lượng tử hóa hoặc tăng GPU.

Câu hỏi: Việc tối ưu hóa có hoàn tất không nếu mức sử dụng GPU là 100%?

KHÔNG. Tốc độ sử dụng GPU là ''phần trăm thời gian máy tính đang chạy'' chứ không phải phần trăm thời gian máy tính thực hiện các phép tính hiệu quả. Ngay cả khi ghế trống, số lượng sẽ tăng lên. Vui lòng đưa ra phán đoán của bạn dựa trên số lượng mã thông báo được tạo mỗi giây.

H. Tôi nên cân nhắc triển khai bao nhiêu lưu lượng truy cập?

Điểm thấp nhất là khi luôn có hai hoặc nhiều yêu cầu đồng thời. Nếu ít hơn mức đó, chi phí cố định cho việc thuê GPU sẽ nặng nề hơn. Bạn có thể bắt đầu với API suy luận trả tiền theo mức sử dụng cho đến khi bạn có thể ước tính số tiền suy luận hàng tháng là an toàn.

H. Có bất kỳ biện pháp phòng ngừa nào đối với các dịch vụ xử lý lời nhắc dài không?

Kiểm tra cài đặt điền trước theo khối của bạn. Việc xử lý đầu vào vài nghìn mã thông báo cùng một lúc sẽ dừng đầu ra của người dùng khác trong khoảng thời gian đó. Vì đầu vào có xu hướng dài trong các cấu hình yêu cầu đọc tài liệu nội bộ nên việc bật xử lý phân tách sẽ mang lại trải nghiệm ổn định hơn.

H. Cách nhanh nhất để đánh giá xem nó có hiệu quả hay không là gì?

Trước và sau khi triển khai, hãy gửi các yêu cầu có cùng độ dài thay đổi như trong sản xuất và so sánh số lượng mã thông báo được tạo mỗi giây và TTFT của p99 cạnh nhau. Những so sánh chỉ nhìn một phía gần như chắc chắn sẽ dẫn đến nhận định sai lầm.

Khi bạn đã bắt đầu cải thiện tốc độ suy luận, đã đến lúc phải suy nghĩ lại về thiết kế của lớp ứng dụng chạy trên nó. Điều tiếp theo cần đọc là so sánh giữa Dify và n8n. Bạn có thể tìm thấy những ý tưởng cụ thể về cách kết hợp suy luận nhanh vào quy trình kinh doanh của mình.

Trang web chính thức của từng công cụ (thông tin chính)

Giá cả, chức năng và phạm vi hỗ trợ là thông tin chính được cung cấp bởi trang web chính thức của mỗi công ty. Bài viết này dựa trên xác minh tại thời điểm xuất bản, nhưng hãy nhớ kiểm tra từng trang chính thức để biết các điều kiện chính xác và mới nhất.

• Groq — Trang web chính thức (xem chi tiết)
• Together AI — Trang web chính thức (xem chi tiết)
• Modal — Trang web chính thức (xem chi tiết)
• Nền tảng agent doanh nghiệp Gemini (trước đây là Vertex AI) — Trang web chính thức (xem chi tiết)
• Ollama — Trang web chính thức (xem chi tiết)

Modal là một nền tảng cơ sở hạ tầng AI cho phép bạn xây dựng và chạy các môi trường suy luận GPU, xử lý hàng loạt, học tập và thực thi mã mà không cần máy chủ.

Bài viết liên quan

• MXFP4 là gì? Sự khác biệt giữa lượng tử hóa 4 bit và NVFP4, nén trọng lượng xuống khoảng 1/4
• Đâu là sự thay thế cho Mixtral? So sánh LLM mã nguồn mở miễn phí/tương thích với tiếng Nhật (phiên bản 2026)
• 7 lựa chọn thay thế cho Snowflake Cortex | So sánh theo miễn phí, hỗ trợ tiếng Nhật và mã nguồn mở (phiên bản 2026)
• 9 công cụ thay thế Cue AI: Phiên bản 2026 để lựa chọn miễn phí, tiếng Nhật và nguồn mở
• fal.ai là gì? Cách xác định và sử dụng phí cũng như cách lựa chọn các lựa chọn thay thế (phiên bản 2026)