第二个指标是 First Token Latency(首字延迟)。指的是当一批用户进入到推理系统之后,用户完成 Prefill 阶段的过程需要花多长时间。这也是系统生成第一个字符所需的响应时间。很多需求关注这一指标,希望用户在系统上输入问题后得到回答的时间小于 2~3 秒。 第三个指标是 Latency(延迟)。指的是每一个 decoding 所...
First Token Latency（首字延迟）、Latency（延迟）和QPS（每秒请求数）。这四个性能指标会从四个不同...
LLM推理的首token时延(time to first token, TTFT [1])与模型参数规模、Prompt长度、Batch Size、GPU资源等因素有关。本文就聊聊首token时延的优化,特别是通过System Prompt Caching[2]优化首token时延。 二、首token时延 在LLM推理过程中,生成首token是计算密集型任务,生成首token阶段也称为prefill phase或context ...
latency 平均latency time to first token 平均首包延迟 throughput output tokens / seconds 平均每秒输出token数 time per output token 平均生成一个token需要的时间 总output_tokens/总时间 package per request 平均每个请求的包数 time per package 平均每包时间 input tokens per request 平均每个请求的输入token...
首字延迟 First Token Latency (FTL):以毫秒为单位,代表 DB-GPT 模型部署框架收到请求时该时刻开始,到进行推理解码第一个 token 所花费的时间。 推理延迟 Inference Latency(IL):以秒为单位测量,表示从 DB-GPT 模型部署框架接收到模型推理请求到生成完整的响应的时间。
First token latency指从输入文本到生成第一个单词的延迟。即用户在提问后等待出第一个结果的时间。也是实际应用中业务比较关注的另一个延迟指标。一般在2-4秒内用户比较容易接受的。 吞吐量(Throughput)指模型在单位时间内能处理的数据量(通常表示为每秒处理的tokens数量)。这个指标直接影响到模型在实际应用中的效率...
首字延迟 First Token Latency (FTL):以毫秒为单位,代表 DB-GPT 模型部署框架收到请求时该时刻开始,到进行推理解码第一个 token 所花费的时间。 推理延迟 Inference Latency(IL):以秒为单位测量,表示从 DB-GPT 模型部署框架接收到模型推理请求到生成完整的响应的时间。 吞吐量:DB-GPT 模型部署框架每秒中处理的...
{ 'model_params': '68.71 G', 'prefill_flops': '3243.71 T', 'decode_flops_per_step': '3.11 T', 'prefill_first_token_latency': '1.77 s', 'decode_per_token_latency': '14.58 ms', 'kv_cache_latency': '599.4 us', 'total_infer_latency': '16.69 s'} --- LLM Params per_layer a...
concurrency:256elapsed_time:399.739s first tokenlatency(s)(min,max,ave):0.068,4.066,0.285per-tokenlatency(s)percentile(50,75,95,99):[0,0.094,0.169,0.227]numberofprompt tokens:2238364numberofcompletion tokens:2005448tokenthroughput(completion token):5016.892token/s tokenthroughput(prompt+completion token...
(2)其次,当一个请求的prefix+generated的token数小于block_size时,此时last block也是first block,因此也符合(1)中理解。可以推断,相同的请求在第二次到达vLLM后,不会命中cache。而且,查看vLLM现在的源码,发现有一句注释,似乎正是在说明这个问题。 0x07 vLLM Automatic Prefix Caching: 在多轮对话中的应用分析 ...