Mistral AI：探索LLM推理的吞吐、時延及成本空間

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原標題：Mistral AI：探索LLM推理的吞吐、時延及成本空間
關鍵字：模型,內存,大小,硬件,解讀
文章來源：AI前線
內容字數：13803字

內容摘要：

作者 |Timothée Lacroix
OneFlow編譯
翻譯｜宛子琳、楊婷
選擇正確的 LLM 推理棧意味著選擇適合你的任務的正確模型，并配以適當的推理代碼在適當的硬件上運行。本文介紹了流行的 LLM 推理堆棧和設置，詳細說明其推理的成本構成；并討論當前的開源模型以及如何充分利用它們，同時還涉及當前開源服務棧中仍然缺失的功能，以及未來模型將解鎖的新功能。本文源自 Mistral AI 首席技術官 Timothée Lacroix 的演講。他于 2015 年在 Facebook AI Research 擔任工程師，于 2016 年至 2019 年間與école des Ponts 合作完成了關于推薦系統的張量分解的論文。2023 年他成為 Mistral AI 的聯合創始人。Mistral AI 于近期發布了業內首個開源 MoE 大模型 Mixtral-8x7B。
本次演講的很多內容都基于我在網上找到的信息或通過對第一個 LLaMA 版本模型進行實驗時的發現。我認為，現在的 Mistral 更關注推理成本，而非訓練成本。因此，我將分享推理成本的構成、吞吐、時延及其影響因素。
很多

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