Agent 流量成推理服务器特殊负载,Inferact 在 vLLM 上做前缀缓存优化
Inferact 的人在讲 Agent 请求为啥跟普通聊天不一样:每轮重发一大段相同前缀,vLLM 的前缀缓存和 KV-cache 复用才是省钱的重点。
Inferact 的人在讲 Agent 请求为啥跟普通聊天不一样:每轮重发一大段相同前缀,vLLM 的前缀缓存和 KV-cache 复用才是省钱的重点。
MistralAI 搞了个模拟训练,40万轨迹加前缀缓存省了22倍 token 还出了新算法 CISPO,速度和质量都提上去了。