ディシジョンツリーで選ぶLLM推論最適化技術

同ガイドは、ハードウェア、モデルサイズ、トラフィック特性に応じてエンジニアがボトルネックを正確に特定できるよう、6ステップのディシジョンツリーを用いてLLM推論の最適化技術を選択する手法を提案している。記事では、モデル圧縮（量子化と蒸留）、Prefix Caching、Continuous Batching（継続的バッチ処理）、PagedAttention、投機的デコーディング、ならびにPrefillとDecodeの分離といった技術の適用前提とトレードオフを詳細に比較。さらに、キャッシュヒット率がゼロになる、投機的デコーディングで逆に処理が遅くなるなど、本番環境への導入時に発生しがちな不具合の具体的なトラブルシューティング手順も提示している。