실제 LLM 병렬 처리: 성능 향상을 위한 핵심 기술
핵심 사항
- LLM 애플리케이션의 병렬 처리 전략 마스터
- 효율적인 일괄 처리 메커니즘 구현
- 확장 가능한 문서 처리 시스템 구축
- 시스템 성능 및 리소스 활용 최적화
병렬 처리 사용 사례
LLM 응용 프로그램에서 병렬 처리는 특히 다음과 같은 경우에 적합합니다.
- 문서일괄처리
- 다중 모델 병렬 추론
- 대규모 데이터 분석
- 실시간 스트림 처리
일괄 처리 전략 설계
1. 기본 아키텍처
from typing import List, Dict, Any from dataclasses import dataclass import asyncio from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.callbacks import AsyncCallbackHandler @dataclass class BatchConfig: """Batch processing configuration""" batch_size: int = 5 max_concurrent_tasks: int = 3 timeout_seconds: int = 30 retry_attempts: int = 2 class BatchProcessor: def __init__(self, config: BatchConfig): self.config = config self.llm = ChatOpenAI( temperature=0, request_timeout=config.timeout_seconds ) self.semaphore = asyncio.Semaphore( config.max_concurrent_tasks ) async def process_batch( self, items: List[Any] ) -> List[Dict]: """Main batch processing function""" batches = self._create_batches(items) results = [] for batch in batches: batch_results = await self._process_batch_with_semaphore( batch ) results.extend(batch_results) return results
2. 비동기 처리 구현
class AsyncBatchProcessor(BatchProcessor): async def _process_single_item( self, item: Any ) -> Dict: """Process single item""" async with self.semaphore: for attempt in range(self.config.retry_attempts): try: return await self._execute_processing(item) except Exception as e: if attempt == self.config.retry_attempts - 1: return self._create_error_response(item, e) await asyncio.sleep(2 ** attempt) async def _execute_processing( self, item: Any ) -> Dict: """Execute specific processing logic""" task = asyncio.create_task( self.llm.agenerate([item]) ) try: result = await asyncio.wait_for( task, timeout=self.config.timeout_seconds ) return { "status": "success", "input": item, "result": result } except asyncio.TimeoutError: task.cancel() raise
실제 사례: 일괄 문서 처리 시스템
1. 시스템 아키텍처
class DocumentBatchProcessor: def __init__(self): self.config = BatchConfig( batch_size=10, max_concurrent_tasks=5 ) self.processor = AsyncBatchProcessor(self.config) self.results_manager = ResultsManager() async def process_documents( self, documents: List[str] ) -> Dict: """Process document batches""" try: preprocessed = await self._preprocess_documents( documents ) results = await self.processor.process_batch( preprocessed ) return await self.results_manager.merge_results( results ) except Exception as e: return self._handle_batch_error(e, documents)
2. 자원 제어 메커니즘
class ResourceController: def __init__(self): self.token_limit = 4096 self.request_limit = 100 self._request_count = 0 self._token_count = 0 self._reset_time = None async def check_limits(self) -> bool: """Check resource limits""" await self._update_counters() return ( self._request_count < self.request_limit and self._token_count < self.token_limit ) async def track_usage( self, tokens_used: int ): """Track resource usage""" self._token_count += tokens_used self._request_count += 1 async def wait_if_needed(self): """Wait for resource release if necessary""" if not await self.check_limits(): wait_time = self._calculate_wait_time() await asyncio.sleep(wait_time)
3. 결과 병합 전략
class ResultsManager: def __init__(self): self.merge_strategies = { "text": self._merge_text_results, "embeddings": self._merge_embedding_results, "classifications": self._merge_classification_results } async def merge_results( self, results: List[Dict] ) -> Dict: """Merge processing results""" merged = { "success_count": 0, "error_count": 0, "results": [] } for result in results: if result["status"] == "success": merged["success_count"] += 1 merged["results"].append( await self._process_result(result) ) else: merged["error_count"] += 1 return merged
성능 최적화 가이드
1. 메모리 관리
class MemoryManager: def __init__(self, max_memory_mb: int = 1024): self.max_memory = max_memory_mb * 1024 * 1024 self.current_usage = 0 async def monitor_memory(self): """Monitor memory usage""" import psutil process = psutil.Process() memory_info = process.memory_info() if memory_info.rss > self.max_memory: await self._trigger_memory_cleanup() async def _trigger_memory_cleanup(self): """Trigger memory cleanup""" import gc gc.collect()
2. 성능 모니터링
class PerformanceMonitor: def __init__(self): self.metrics = { "processing_times": [], "error_rates": [], "throughput": [] } async def record_metrics( self, batch_size: int, duration: float, errors: int ): """Record performance metrics""" self.metrics["processing_times"].append(duration) self.metrics["error_rates"].append(errors / batch_size) self.metrics["throughput"].append( batch_size / duration )
모범 사례
-
일괄 처리 최적화
- 시스템 리소스에 따라 배치 크기를 동적으로 조정
- 지능형 재시도 메커니즘 구현
- 메모리 사용량 모니터링 및 최적화
-
동시성 제어
- 세마포어를 사용하여 동시성 제한
- 요청 비율 제한 구현
- 합리적인 시간 초과 값 설정
-
오류 처리
- 계층형 오류 처리 구현
- 자세한 오류 정보 기록
- 우아한 성능 저하 옵션 제공
성능 조정 포인트
-
시스템 수준
- 시스템 리소스 사용량 모니터링
- 메모리 관리 최적화
- 로드 밸런싱 구현
-
적용수준
- 일괄 처리 전략 최적화
- 동시성 매개변수 조정
- 캐싱 메커니즘 구현
요약
병렬 처리는 고성능 LLM 애플리케이션을 구축하는 데 매우 중요합니다. 주요 내용:
- 효율적인 일괄 처리 전략 설계
- 강력한 자원 관리 구현
- 시스템 성능 모니터링 및 최적화
- 오류를 적절하게 처리
위 내용은 실제 LLM 병렬 처리: 성능 향상을 위한 핵심 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











Linux 터미널에서 Python 버전을 보려고 할 때 Linux 터미널에서 Python 버전을 볼 때 권한 문제에 대한 솔루션 ... Python을 입력하십시오 ...

Fiddlerevery Where를 사용할 때 Man-in-the-Middle Reading에 Fiddlereverywhere를 사용할 때 감지되는 방법 ...

Python의 Pandas 라이브러리를 사용할 때는 구조가 다른 두 데이터 프레임 사이에서 전체 열을 복사하는 방법이 일반적인 문제입니다. 두 개의 dats가 있다고 가정 해

Uvicorn은 HTTP 요청을 어떻게 지속적으로 듣습니까? Uvicorn은 ASGI를 기반으로 한 가벼운 웹 서버입니다. 핵심 기능 중 하나는 HTTP 요청을 듣고 진행하는 것입니다 ...

Linux 터미널에서 Python 사용 ...

10 시간 이내에 컴퓨터 초보자 프로그래밍 기본 사항을 가르치는 방법은 무엇입니까? 컴퓨터 초보자에게 프로그래밍 지식을 가르치는 데 10 시간 밖에 걸리지 않는다면 무엇을 가르치기로 선택 하시겠습니까?

Investing.com의 크롤링 전략 이해 많은 사람들이 종종 Investing.com (https://cn.investing.com/news/latest-news)에서 뉴스 데이터를 크롤링하려고합니다.
