Relatório sobre serviço de modelos com prefill e decodificação

Separar o prefill do decode transforma o atendimento de modelos. A análise acompanha o uso de recursos, a latência, a transferência de cache e a complexidade operacional.

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Uma comparação reproduzível entre o serviço monolítico e o serviço com prefill e decodificação separados, abrangendo cargas de trabalho explícitas, hardware, caminhos de cache KV, latência, confiabilidade e custo.

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Tarefa: Em 01-07-2026, determine quando separar o prefill e a decodificação de LLM melhora o serviço em comparação com um design monolítico. Compare tamanhos de modelo, combinações de prompt/saída, concorrência e caminhos de cache KV; avalie TTFT, latência entre tokens e de cauda, throughput, utilização, sobrecarga de rede, confiabilidade, complexidade e custo total.

Protocolo de pesquisa: Defina prefill, decodificação, limites da desagregação e todas as métricas de latência e throughput. Fixe o modelo e a quantização, a versão ou o commit do framework, o acelerador, a interconexão, o agendador, o batching, o formato do cache, os rastros de solicitações e a janela de medição. Use artigos atuais, documentação e código-fonte de frameworks, orientações de hardware e testes reproduzíveis; trate benchmarks de nuvem ou de fornecedores como alegações, a menos que sua carga de trabalho e seu ambiente possam ser reproduzidos. Execute implantações monolíticas e divididas nos mesmos rastros estáveis, de comprimentos mistos e de picos, mostrando distribuições em vez de médias de destaque. Inclua a serialização e a transferência do cache KV, enfileiramento, domínios de falha, escalonamento automático, observabilidade e carga operacional, além do custo dos aceleradores. Explique desvios de versão, métricas incompatíveis e evidências ausentes. Entregue um mapa de arquitetura, uma matriz de experimentos, premissas brutas, resultados comparáveis, condições de equilíbrio de custos, riscos operacionais e uma recomendação vinculada à carga de trabalho.

Teste de estresse de tráfego em picos

Altera a carga de trabalho para picos e testa quando o enfileiramento, o escalonamento automático e a transferência de cache melhoram ou pioram as caudas.

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Tarefa: Em 01-07-2026, determine quando separar o prefill de LLM e a decodificação melhora no serviço em comparação com um design monolítico. Compare tamanhos de modelo, de prompt/saída combinações, concorrência e caminhos de cache KV; avalie TTFT, latência entre tokens e de cauda, throughput, utilização, sobrecarga de rede, confiabilidade, complexidade e custo total.

Protocolo de pesquisa: Defina prefill, decodificação, limites da desagregação e todas as métricas de latência e throughput. Fixe o modelo e a quantização, a versão ou o commit do framework, o acelerador, a interconexão, o agendador, o batching, o formato do cache, os rastros de solicitações e a janela de medição. Use artigos atuais, documentação e código-fonte de frameworks, orientações de hardware e testes reproduzíveis; trate benchmarks de nuvem ou de fornecedores como alegações, a menos que sua carga de trabalho e seu ambiente possam ser reproduzidos. Execute implantações monolíticas e divididas nos mesmos rastros estáveis, de comprimentos mistos e de picos, mostrando distribuições em vez de médias de destaque. Inclua a serialização e a transferência do cache KV, enfileiramento, domínios de falha, escalonamento automático, observabilidade e carga operacional, além do custo dos aceleradores. Explique desvios de versão, métricas incompatíveis e evidências ausentes. Entregue um mapa de arquitetura, uma matriz de experimentos, premissas brutas, resultados comparáveis, condições de equilíbrio de custos, riscos operacionais e uma recomendação vinculada à carga de trabalho.

Planejar uma implantação local

Altera o ambiente para uma frota local fixa, com restrições de rede, energia, segurança e equipe.

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Tarefa: Em 01-07-2026, determine quando separar o prefill e a decodificação de LLM melhora o serviço em comparação com um design monolítico. Compare tamanhos de modelo, combinações de prompt/saída, concorrência e caminhos de cache KV; avalie TTFT, latência entre tokens e de cauda, throughput, utilização, sobrecarga de rede, confiabilidade, complexidade e custo total.

Protocolo de pesquisa: Defina prefill, decodificação, limites da desagregação e todas as métricas de latência e throughput. Fixe o modelo e a quantização, a versão ou o commit do framework, o acelerador, a interconexão, o agendador, o batching, o formato do cache, os rastros de solicitações e a janela de medição. Use artigos atuais, documentação e código-fonte de frameworks, orientações de hardware e testes reproduzíveis; trate benchmarks de nuvem ou de fornecedores como alegações, a menos que sua carga de trabalho e seu ambiente possam ser reproduzidos. Execute implantações monolíticas e divididas nos mesmos rastros estáveis, de comprimentos mistos e de picos, mostrando distribuições em vez de médias de destaque. Inclua a serialização e a transferência do cache KV, enfileiramento, domínios de falha, escalonamento automático, observabilidade e carga operacional, além do custo dos aceleradores. Explique desvios de versão, métricas incompatíveis e evidências ausentes. Entregue um mapa de arquitetura, uma matriz de experimentos, premissas brutas, resultados comparáveis, condições de equilíbrio de custos, riscos operacionais e uma recomendação vinculada à carga de trabalho.

Priorize a recuperação e a observabilidade

Muda o método para um estudo de falhas com foco em operações, usando SLOs, telemetria, injeção de falhas e manuais operacionais.

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Tarefa: Em 2026-07-01, determinar quando separar LLM o prefill e o decode melhoram o atendimento em relação a uma arquitetura monolítica. Compare tamanhos de modelo, combinações de prompts/saídas, concorrência e caminhos do cache KV-cache; avalie TTFT, transferência entre tokens e latência de cauda, throughput, utilização, sobrecarga de rede, confiabilidade, complexidade e custo total.

Protocolo de pesquisa: Defina os limites de prefill, decode e desagregação, bem como todas as métricas de latência e throughput. Mantenha fixos o modelo e a quantização, a versão ou commit do framework, o acelerador, a interconexão, o agendador, o batching, o formato de cache, os rastros de solicitações e a janela de medição. Use artigos atuais, documentação e código-fonte de frameworks, orientações de hardware e testes reproduzíveis; trate benchmarks de nuvem ou fornecedores como alegações, a menos que sua carga de trabalho e ambiente possam ser reproduzidos. Execute implantações monolíticas e separadas em rastros idênticos de carga estável, comprimentos mistos e picos, mostrando distribuições em vez de médias de destaque. Inclua serialização e transferência do cache KV, enfileiramento, domínios de falha, escalonamento automático, observabilidade e carga operacional, além do custo dos aceleradores. Explique a deriva de versões, métricas incompatíveis e evidências ausentes. Entregue um mapa de arquitetura, uma matriz de experimentos, premissas brutas, resultados comparáveis, condições de ponto de equilíbrio, riscos operacionais e uma recomendação vinculada à carga de trabalho.