Исследователи предложили метод адаптивного пакетного выполнения запросов (batching) для систем инференса LLM, заменяющий статические политики динамическим управлением на базе обучения с подкреплением (RL). Использование алгоритмов REINFORCE и PPO позволяет системам автоматически оптимизировать пропускную способность и задержки в условиях непредсказуемых и неоднородных нагрузок, превосходя традиционные эвристические подходы, требующие ручной настройки параметров.
Современные системы обслуживания моделей часто сталкиваются с проблемой «рваного» трафика, где фиксированные размеры батчей приводят либо к простоям оборудования, либо к резкому росту времени ожидания для пользователя. Предложенный подход переносит задачу принятия решений о группировке запросов на обученного агента, который в реальном времени анализирует состояние очереди и характеристики поступающих задач.
Внедрение адаптивных политик позволяет инфраструктуре инференса гибко реагировать на изменение паттернов использования, что критически важно для высоконагруженных агентных систем. В отличие от статических методов, RL-агент способен обучаться на специфических профилях нагрузки конкретного сервиса, минимизируя накладные расходы на планирование и повышая общую эффективность использования GPU-кластеров.
Ключевые факты
- Метод заменяет статические политики пакетной обработки динамическими алгоритмами на основе обучения с подкреплением.
- В исследовании использовались алгоритмы REINFORCE и PPO для обучения агентов управлению очередями запросов.
- Адаптивная система демонстрирует более высокую пропускную способность и меньшие задержки по сравнению с традиционными эвристиками.
- Решение направлено на устранение необходимости ручной настройки параметров батчинга при изменении характера нагрузки.