Relatório sobre disponibilização de modelos com prefill e decodificação

Implantações monolíticas e separadas de LLM executam rastros idênticos de carga estável e picos, acompanhando TTFT, latência entre tokens e de cauda, transferência do cache KV e custo até o ponto de equilíbrio.

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Uma comparação reproduzível entre a disponibilização monolítica e separada de prefill e decodificação em cargas de trabalho explícitas, hardware, caminhos de cache KV, latência, confiabilidade e custo.

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 latências de cauda.

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Tarefa: Em 2026-07-01, determine quando separar o prefill de LLM e a decodificação melhora a disponibilização em relação a um projeto monolítico. Compare tamanhos de modelo, de prompts/saídas 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 de 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 loteamento, 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 seja possível reproduzir sua carga de trabalho e ambiente. Execute implantações monolíticas e separadas em rastros idênticos estáveis, de comprimentos mistos e de picos, apresentando distribuições em vez de médias agregadas. Inclua serialização e transferência de cache KV, enfileiramento, domínios de falha, escalonamento automático, observabilidade e carga operacional, além do custo de aceleradores. Explique diferenças entre 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.

Planejar uma implantação local

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

Experimentar Deep Research

Tarefa: Em 2026-07-01, determine quando separar o prefill e a decodificação de LLM melhora a disponibilização em relação a um projeto monolítico. Compare tamanhos de modelo, combinações de prompts e saídas, 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 de 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 loteamento, 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 seja possível reproduzir sua carga de trabalho e ambiente. Execute implantações monolíticas e separadas em rastros idênticos estáveis, de comprimentos mistos e de picos, apresentando distribuições em vez de médias agregadas. Inclua serialização e transferência de cache KV, enfileiramento, domínios de falha, escalonamento automático, observabilidade e carga operacional, além do custo de aceleradores. Explique diferenças entre 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.

Priorize a recuperação e a observabilidade

Muda o método para um estudo de falhas com foco nas operações, com SLOs, telemetria, injeção de falhas e procedimentos operacionais.

Experimente o Deep Research

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

Protocolo de pesquisa: Defina os limites de pré-preenchimento, decodificação e desagregação, além de 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 agrupamento em lotes, o formato do cache, os rastros de requisições e a janela de medição. Use artigos atuais, documentação e código-fonte do framework, orientações de hardware e testes reproduzíveis; trate benchmarks de nuvem ou de fornecedores como alegações, a menos que sua carga de trabalho e ambiente possam ser reproduzidos. Execute implantações monolíticas e separadas com rastros idênticos de carga estável, comprimentos mistos e picos, apresentando 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 desvios de versão, métricas incompatíveis e evidências ausentes. Entregue um mapa da arquitetura, uma matriz de experimentos, premissas brutas, resultados comparáveis, condições de ponto de equilíbrio, riscos operacionais e uma recomendação vinculada à carga de trabalho.