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バッチ化対応APIサーバで rinna 3.6b のスループットを実測する

はじめに 前回の記事ではテキスト生成APIサーバのスループットを高めるbatching algorithmsについて紹介... はじめに 前回の記事ではテキスト生成APIサーバのスループットを高めるbatching algorithmsについて紹介しました。今回は実際にAPIサーバに対して負荷テストを実施することで処理能力を実測します。dynamic batchingが可能なFasterTransf ormer+Triton Inference Serverとcontinuous batchingが可能なvLLMを比較します。モデルはHugging Faceで公開されているrinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-ppoを利用します。 APIサーバのセットアップ FasterTransf ormer+Triton Inference Server Triton Inference Serverがプリインストールされているdocker imageを利用します。dockerをインスト

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