Rapporto sull'erogazione di modelli con prefill e decode

Le distribuzioni LLM monolitiche e suddivise eseguono tracce identiche, costanti e a raffica, monitorando TTFT, latenza tra token e di coda, trasferimento della cache KV e costo fino al pareggio.

Prova Deep Research

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Un confronto riproducibile tra l'erogazione monolitica e quella separata di prefill e decode su carichi di lavoro esplicitamente definiti, hardware, percorsi della KV-cache, latenza, affidabilità e costi.

Metti alla prova il traffico a raffica

Modifica il carico di lavoro introducendo raffiche e verifica quando accodamento, scalabilità automatica e trasferimento della cache migliorano o peggiorano la latenza di coda.

Prova Deep Research

Attività: alla data del 2026-07-01, stabilisci quando separare il prefill di LLM e il decode migliori nell'erogazione rispetto a un'architettura monolitica. Confronta le dimensioni dei modelli, combinazioni di prompt/output , concorrenza e percorsi della KV-cache; valuta TTFT, latenza tra token e di coda, throughput, utilizzo, overhead di rete, affidabilità, complessità e costo totale.

Protocollo di ricerca: definisci prefill, decode, confini della disaggregazione e ogni metrica di latenza e throughput. Fissa modello e quantizzazione, versione o commit del framework, acceleratore, interconnessione, scheduler, batching, formato della cache, tracce delle richieste e finestra di misurazione. Utilizza pubblicazioni recenti, documentazione e codice sorgente dei framework, indicazioni hardware e test riproducibili; considera i benchmark cloud o dei fornitori come semplici dichiarazioni, salvo poter riprodurre il loro carico di lavoro e ambiente. Esegui deployment monolitici e separati sulle stesse tracce stabili, di lunghezza mista e a raffica, mostrando le distribuzioni anziché semplici medie. Includi serializzazione e trasferimento della KV-cache, accodamento, domini di errore, scalabilità automatica, osservabilità e carico operativo insieme al costo degli acceleratori. Spiega le variazioni tra versioni, le metriche incompatibili e le evidenze mancanti. Fornisci una mappa dell'architettura, una matrice degli esperimenti, ipotesi esplicite, risultati comparabili, condizioni di pareggio, rischi operativi e una raccomandazione basata sul carico di lavoro.

Pianifica un deployment on-premises

Modifica l'ambiente in una flotta on-premises fissa, con vincoli di rete, alimentazione, sicurezza e personale.

Prova Deep Research

Attività: alla data del 2026-07-01, determina quando separare il prefill e il decode degli LLM migliora l'erogazione rispetto a un'architettura monolitica. Confronta dimensioni dei modelli, combinazioni di prompt/output, concorrenza e percorsi della KV-cache; valuta TTFT, latenza tra token e di coda, throughput, utilizzo, overhead di rete, affidabilità, complessità e costo totale.

Protocollo di ricerca: definisci prefill, decode, confini della disaggregazione e ogni metrica di latenza e throughput. Fissa modello e quantizzazione, versione o commit del framework, acceleratore, interconnessione, scheduler, batching, formato della cache, tracce delle richieste e finestra di misurazione. Utilizza pubblicazioni recenti, documentazione e codice sorgente dei framework, indicazioni hardware e test riproducibili; considera i benchmark cloud o dei fornitori come semplici dichiarazioni, salvo poter riprodurre il loro carico di lavoro e ambiente. Esegui deployment monolitici e separati sulle stesse tracce stabili, di lunghezza mista e a raffica, mostrando le distribuzioni anziché semplici medie. Includi serializzazione e trasferimento della KV-cache, accodamento, domini di errore, scalabilità automatica, osservabilità e carico operativo insieme al costo degli acceleratori. Spiega le variazioni tra versioni, le metriche incompatibili e le evidenze mancanti. Fornisci una mappa dell'architettura, una matrice degli esperimenti, ipotesi esplicite, risultati comparabili, condizioni di pareggio, rischi operativi e una raccomandazione basata sul carico di lavoro.

Dai priorità al ripristino e all'osservabilità

Trasforma il metodo in uno studio dei guasti incentrato sulle operazioni, con SLO, telemetria, iniezione di guasti e runbook.

Prova Deep Research

Attività: al 2026-07-01, determina quando separare LLM la separazione tra prefill e decode migliora il serving rispetto a un'architettura monolitica. Confronta dimensioni dei modelli, combinazioni di prompt/output, concorrenza e percorsi della cache KV; valuta TTFT, trasferimento tra token e latenza di coda, throughput, utilizzo, sovraccarico di rete, affidabilità, complessità e il costo totale.

Protocollo di ricerca: Definisci i confini di prefill, decode e disaggregazione, nonché ogni metrica di latenza e throughput. Fissa modello e quantizzazione, versione o commit del framework, acceleratore, interconnessione, scheduler, batching, formato della cache, tracce delle richieste e finestra di misurazione. Utilizza articoli recenti, documentazione e codice sorgente dei framework, indicazioni hardware e test riproducibili; considera i benchmark cloud o dei fornitori come affermazioni, salvo che sia possibile replicarne il carico di lavoro e l'ambiente. Esegui distribuzioni monolitiche e suddivise su tracce identiche, costanti, a lunghezza mista e a raffica, mostrando le distribuzioni anziché le medie principali. Includi serializzazione e trasferimento della cache KV, accodamento, domini di guasto, scalabilità automatica, osservabilità e carico operativo insieme al costo degli acceleratori. Spiega le discrepanze tra versioni, le metriche incompatibili e le evidenze mancanti. Fornisci una mappa dell'architettura, una matrice degli esperimenti, ipotesi di base, risultati comparabili, condizioni di pareggio, rischi operativi e una raccomandazione vincolata al carico di lavoro.