摘要： 本文探讨了大型语言模型（LLM）在不同类型工作负载中的应用和挑战。文章将LLM工作负载分为三类：离线工作负载、在线工作负载和半在线工作负载。针对每种工作负载，文章分析了其特点和面临的挑战，并提出了相应的解决方案和建议。对于离线工作负载，建议使用vLLM进行异步RPC调用，以实现高效的数据处理；对于在线工作负载，建议使用SGLang结合EAGLE-3推测解码技术，以降低延迟；对于半在线工作负载，建议使用快速启动的GPU资源和自动扩展策略，以应对突发流量。文章还强调了开源模型和推理引擎的重要性，并鼓励社区共同努力推动LLM技术的发展。
讨论： 第一段内容为关于拉丁语正确引用的讨论，指出Gallia est omnis divisa in partes tres是正确的拉丁语表达。第二段内容是关于推荐在特定GPU上使用SGLang和EAGLE-3解码技术的建议，并提及了通过低开销、前缀感知的HTTP代理访问这些GPU的方法。
原文标题：Three types of LLM workloads and how to serve them
原文链接：https://modal.com/llm-almanac/workloads
讨论链接：https://news.ycombinator.com/item?id=46707708