Njia ya KV cache routing ni muhimu wakati viambishi vya maombi vinavyorudiwa vinaendelea kuonekana katika trafiki ya LLM yako. Ikiwa ombi sahihi linafika kwenye nakala sahihi, injini ya kuhudumia inaweza kutumia tena hali ya umakini iliyohifadhiwa badala ya kuhesabu upya tokeni za prefill mara kwa mara.<\/p>\n\n\n\n
Hilo linaonekana kama maelezo ya miundombinu, lakini haraka linakuwa suala la bidhaa. Maombi marefu ya mfumo, muktadha wa RAG, mifano ya few-shot, na historia ya mazungumzo ya mizunguko mingi inaweza kufanya kazi ya prefill kuwa ghali. Wakati kila nakala inahesabu upya kiambishi sawa, timu hulipa kwa muda wa kusubiri, muda wa GPU, na upangaji wa uwezo.<\/p>\n\n\n\n
ShareAI huwapa watengenezaji API moja kwa ajili ya mifano 150+, mwonekano wa soko, njia za routing, na failover. KV cache routing iko tabaka moja chini, ndani ya miundombinu ya kuhudumia mifano. Ujumbe muhimu kwa wasomaji wa ShareAI ni rahisi: maamuzi ya routing ni muhimu katika kila tabaka la AI, kutoka kwa uchaguzi wa mfano hadi ni nakala gani ya GPU inashughulikia kiambishi kilichorudiwa.<\/p>\n\n\n\n
Wakati wa inference ya LLM, mfano kwanza hushughulikia maombi ya ingizo katika awamu ya prefill. Huunda cache ya funguo-thamani, inayojulikana kama KV cache, ili tokeni zinazozalishwa baadaye ziweze kurejea kwenye muktadha ulioshughulikiwa tayari.<\/p>\n\n\n\n
Uwekaji wa cache ya viambishi huruhusu injini za kuhudumia kutumia tena cache hiyo wakati ombi la baadaye linashiriki mwanzo sawa wa maombi. Nyaraka za vLLM za uwekaji wa cache ya viambishi otomatiki<\/a> zinaelezea hili kama kutumia tena KV cache kwa viambishi vilivyoshirikiwa ili ombi jipya liweze kuruka hesabu kwa sehemu iliyoshirikiwa. Uwekaji wa cache ya viambishi wa SGLang<\/a> hutumia wazo linalohusiana kushiriki KV cache kwa mlolongo wa tokeni wa kawaida.<\/p>\n\n\n\n Hili ni muhimu hasa kwa mzigo wa kazi ambapo maombi mengi huanza kwa njia sawa: mawakala wa msaada wenye maombi makubwa ya mfumo, programu za RAG zinazotumia vipande vya nyaraka vilivyotumiwa mara kwa mara, mawakala wa usimbaji wenye maagizo ya hifadhi, au bidhaa za mazungumzo zinazobeba historia ya mazungumzo katika mizunguko.<\/p>\n\n\n\n Uwekaji wa cache ya viambishi ni rahisi kwenye nakala moja. Mchakato huo huo huona kiambishi kilichorudiwa na inaweza kutumia tena cache yake ikiwa kumbukumbu inapatikana. Tatizo linaonekana wakati huduma inapanuka kwa usawa.<\/p>\n\n\n\n Kwa mzani wa mzigo wa round-robin wa kawaida, ombi la kwanza linaweza kupasha joto cache kwenye nakala A, wakati ombi la pili lenye kiambishi sawa linafika kwenye nakala B. Nakala B haina hali hiyo iliyohifadhiwa, kwa hivyo inahesabu upya kazi ya prefill sawa. Ombi la tatu linaweza kwenda kwa nakala C na kukosa tena.<\/p>\n\n\n\n Kadri idadi ya nakala inavyoongezeka, usawazishaji mzigo wa kijinga unaweza kusambaza maombi yanayohusiana kwenye mashine zaidi. Kikosi cha kuhudumia mifano kinaweza kuonekana kimebalansishwa, lakini kiwango cha hit ya cache ya viambishi kinashuka. Hilo ndilo pengo ambalo KV cache routing inajaribu kufunga.<\/p>\n\n\n\n Uhusiano wa kikao hupeleka trafiki kutoka kwa mtumiaji, eneo la kazi, mpangaji, au mazungumzo sawa kwenda kwa nakala sawa. Ni mahali rahisi pa kuanza kwa mazungumzo ya zamu nyingi kwa sababu maelekezo ya ufuatiliaji mara nyingi hushiriki muktadha wa awali.<\/p>\n\n\n\n Ubadilishano ni kwamba utambulisho wa mtumiaji si mara zote sawa na kufanana kwa maelekezo. Watumiaji wawili wanaweza kushiriki maelekezo marefu ya mfumo sawa na bado kuelekezwa kwa nakala tofauti. Uhusiano wa kikao pia unaweza kuvurugika wakati nakala zinaongezwa au kuondolewa.<\/p>\n\n\n\n Kuweka njia kwa hash ya kifupi hutumia maelekezo yenyewe kama ufunguo wa kuweka njia. Router huweka hash ya mwanzo thabiti wa maelekezo na kutuma vifupi vinavyolingana kwa nakala sawa.<\/p>\n\n\n\n Hii hufanya kazi vizuri zaidi wakati maelekezo ya mfumo yanayorudiwa, mifano ya zamu chache, au muktadha uliopatikana unaoshirikiwa ni muhimu zaidi kuliko utambulisho wa mtumiaji. Sehemu ngumu ni kuchagua mpaka wa kifupi. Ikiwa hash inajumuisha muda, kitambulisho cha ombi, au sehemu maalum ya mtumiaji, ufunguo wa kuweka njia unavunjika na matumizi ya cache yanaharibika.<\/p>\n\n\n\n Njia ya hali ya juu zaidi inafuatilia ni vizuizi vipi vya cache vipo kwenye nakala gani, kisha kuelekeza kila ombi kwa nakala yenye mfanano bora wa cache huku bado ikizingatia mzigo. Mradi wa router ya llm-d<\/a> unaelezea kichagua mwisho kinachozingatia eneo la KV-cache, mzigo wa sasa, na kipaumbele wakati wa kuchagua wapi ombi linapaswa kwenda.<\/p>\n\n\n\n Hii ni ngumu zaidi, lakini ni mwelekeo sahihi kwa meli zenye mtiririko wa juu ambapo makosa ya cache yanapimwa, ni ghali, na ni ya mara kwa mara.<\/p>\n\n\n\n Kuweka njia ya cache ya KV si mara moja yenye thamani ya ugumu. Ni mwafaka dhaifu wakati maelekezo ni mafupi, ya kipekee zaidi, au yanachakatwa kwa mafungu na muundo mdogo unaorudiwa.<\/p>\n\n\n\n Muhtasari wa hati, kizazi cha ubunifu, uchimbaji wa mara moja, na kazi nyingi za mafungu zisizo za wakati mmoja zinaweza kuwa hazina mfanano wa kifupi wa kutosha wa kushiriki ili kuhalalisha kuweka njia kwa uelewa wa cache. Katika kesi hizo, usawazishaji mzigo wa kawaida unaweza kuwa safi zaidi.<\/p>\n\n\n\n Jaribio la vitendo ni kipimo: kiwango cha hit ya cache, muda wa tokeni ya kwanza, upitishaji, kina cha foleni, shinikizo la kumbukumbu ya GPU, na gharama kwa kila kazi iliyokamilishwa. Ikiwa uelekezaji unaojua cache hauhamishi nambari hizo, rekebisha muundo wa maelekezo kwanza.<\/p>\n\n\n\n ShareAI ni soko la AI na API, si mzani wa mzigo wa huduma ya modeli ndani ya klasta yako ya GPU. Watengenezaji hutumia ShareAI kufikia modeli nyingi kupitia API moja, kulinganisha ishara za soko, kuelekeza maombi, kudhibiti matumizi, na kushindwa wakati njia inashuka.<\/p>\n\n\n\n Hiyo bado inafanya uelekezaji wa cache ya KV kuwa muhimu. Ikiwa unaendesha stack yako ya utambuzi, inakusaidia kuuliza maswali bora ya miundombinu. Ikiwa unatumia modeli zilizohifadhiwa, inakusaidia kutathmini kwa nini njia mbili zilizo na majina ya modeli yanayofanana zinaweza kuonyesha tabia tofauti chini ya mizigo halisi ya kazi.<\/p>\n\n\n\n Kwa Wajenzi, hii pia inaunganishwa na bei. Programu yenye maelekezo marefu, muktadha wa RAG unaorudiwa, au mizunguko ya wakala inaweza kuunda matumizi ya AI yasiyo sawa sana. ShareAI Builder inaruhusu wamiliki wa programu kuelekeza trafiki ya utambuzi wa AI kupitia ShareAI, kuweka faida au ada ya ziada, wateja kulipa ShareAI kwa matumizi yaliyotumwa, na kupokea malipo ya kila mwezi kulingana na matumizi yaliyotengenezwa. Programu yenyewe inabaki kujengwa nje ya ShareAI.<\/p>\n\n\n\n Kwa uteuzi wa modeli na tathmini ya njia, anza na Soko la mifano la ShareAI<\/a>. Kwa misingi ya utekelezaji, tumia Marejeleo ya API ya ShareAI<\/a>.<\/p>\n\n\n\n KV cache routing ni mkakati wa usambazaji unaotuma maombi yenye viambishi vya mwanzoni vilivyotokea mara kwa mara kwa nakala ambazo zina uwezekano wa kuwa tayari na KV cache inayolingana. Lengo ni kupunguza hesabu ya kujaza upya isiyo ya lazima.<\/p>\n\n\n\n Prefix caching ni uwezo wa injini ya kuhudumia modeli kutumia tena hali iliyohifadhiwa kwa viambishi vya mwanzoni vilivyoshirikiwa. KV cache routing ni mkakati wa uwekaji wa trafiki unaosaidia maombi yanayolingana kufika mahali ambapo hali hiyo iliyohifadhiwa tayari ipo.<\/p>\n\n\n\n Usambazaji wa round-robin unasambaza maombi kwa nakala bila kujua ni nakala gani ina viambishi vilivyohifadhiwa. Kiambishi kilichorudiwa kinaweza kukosa cache kwa sababu tu kinatua kwenye nakala tofauti.<\/p>\n\n\n\n Gumzo la zamu nyingi, RAG, mawakala wa usimbaji, mawakala wa msaada, kuashiria kwa mfano wa risasi chache, na programu zilizo na viambishi vya mfumo vilivyoshirikiwa kwa muda mrefu ni wagombea wenye nguvu kwa sababu zinatumia tena viambishi vya mwanzoni kwa kiasi kikubwa.<\/p>\n\n\n\n Iache wakati viambishi ni vifupi, vya kipekee zaidi, au vinazingatia kundi na muundo mdogo wa kurudiwa. Katika hali hizo, ugumu wa usambazaji unaweza kuongeza thamani kidogo.<\/p>\n\n\n\n Ndio. Nyaraka za vLLM zinaelezea prefix caching ya kiotomatiki, na nyaraka za SGLang zinaelezea prefix caching kwa KV cache iliyoshirikiwa katika mlolongo wa tokeni za kawaida. Injini ya kuhudumia bado inahitaji msaada wa usambazaji wakati nakala nyingi zinahusika.<\/p>\n\n\n\n Hapana. KV cache routing inafanya kazi na matumizi ya kiambishi cha mwanzoni kilichorudiwa kwa usahihi au karibu na muundo ndani ya huduma ya inference. Semantic caching huhifadhi na kutumia tena majibu au matokeo ya kati kulingana na maana, kawaida kwa kutumia embeddings au viwango vya usawa.<\/p>\n\n\n\n Hapana. ShareAI ni soko la AI na safu ya API kwa ufikiaji wa modeli, uelekezaji, kushindwa, matumizi, na malipo. Uelekezaji unaojua KV-cache ni miundombinu ya kiwango cha chini ya kuhudumia modeli kwa timu zinazotumia nakala za inference.<\/p>\n\n\n\n Wajenzi wanapaswa kuchukulia tabia ya cache kama moja ya vichochezi vya gharama ndani ya programu zenye AI nyingi. Ikiwa programu yao ina matumizi yasiyo sawa, ShareAI inaweza kusaidia kuelekeza na kufaidisha trafiki ya AI huku programu ikibaki kujengwa na kumilikiwa nje ya ShareAI.<\/p>\n\n\n\n Pima kiwango cha hit ya cache, muda wa tokeni ya kwanza, uwezo wa kupitisha, kina cha foleni, shinikizo la VRAM, gharama kwa kazi, na ubora wa matokeo. Mabadiliko ya uelekezaji yanapaswa kuboresha mzigo wa kazi, si tu dashibodi.<\/p>\n\n\n\n Inaweza kupunguza gharama za miundombinu kwa timu zinazohudumia modeli zenyewe kwa sababu kazi ya kujaza awali isiyo ya lazima inaweza kuboresha ufanisi wa GPU. Kwa API zilizoandaliwa, athari inategemea ikiwa mtoa huduma anatoa akiba hizo katika bei au utendaji.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Usambazaji wa akiba ya KV hutuma viambishi vya maelekezo vilivyotumiwa mara kwa mara kwa nakala ambazo zinaweza kutumia tena hali ya umakini iliyohifadhiwa, kusaidia timu kupunguza kazi ya kujaza awali ya LLM isiyo ya lazima.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"cta-title":"Explore AI Models","cta-description":"Compare price, latency, and availability across providers.","cta-button-text":"Browse Models","cta-button-link":"https:\/\/shareai.now\/models\/?utm_source=blog&utm_medium=content&utm_campaign=kv-cache-routing-llm-prefill","rank_math_title":"KV Cache Routing: Cut Redundant LLM Prefill Work","rank_math_description":"KV cache routing sends repeated prompt prefixes to the right replica so LLM teams can reduce redundant prefill work and latency.","rank_math_focus_keyword":"KV cache routing, prefix-aware routing, prefix caching, LLM inference optimization","footnotes":""},"categories":[4,6],"tags":[176,173,175,174,178,177],"class_list":["post-3047","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-developers","category-insights","tag-ai-routing","tag-kv-cache-routing","tag-llm-inference","tag-prefix-caching","tag-sglang","tag-vllm"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/sw\/api\/wp\/v2\/posts\/3047","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/sw\/api\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/sw\/api\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/sw\/api\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/sw\/api\/wp\/v2\/comments?post=3047"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/shareai.now\/sw\/api\/wp\/v2\/posts\/3047\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3089,"href":"https:\/\/shareai.now\/sw\/api\/wp\/v2\/posts\/3047\/revisions\/3089"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/sw\/api\/wp\/v2\/media?parent=3047"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/sw\/api\/wp\/v2\/categories?post=3047"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/sw\/api\/wp\/v2\/tags?post=3047"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Pale Round-Robin Inaposhindwa<\/h2>\n\n\n\n
Viwango Vitatu vya Kuweka Njia kwa Vitendo<\/h2>\n\n\n\n
1. Uhusiano wa Kikao<\/h3>\n\n\n\n
2. Kuweka Njia kwa Hash ya Kifupi<\/h3>\n\n\n\n
3. Kuweka Njia kwa Uelewa wa Tukio la Cache<\/h3>\n\n\n\n
Wakati wa Kuiacha<\/h2>\n\n\n\n
Jinsi Hii Inavyolingana na ShareAI<\/h2>\n\n\n\n
Orodha ya Uelekezaji wa Cache ya KV<\/h2>\n\n\n\n
Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara<\/h2>\n\n\n\n
Je, KV cache routing ni nini?<\/h3>\n\n\n
KV cache routing inatofautianaje na prefix caching?<\/h3>\n\n\n
Kwa nini usambazaji wa round-robin unaharibu prefix caching?<\/h3>\n\n\n
Ni mizigo gani ya kazi inayofaidika zaidi na KV cache routing?<\/h3>\n\n\n
Ni lini timu inapaswa kuacha KV cache routing?<\/h3>\n\n\n
Je, vLLM na SGLang zinaunga mkono prefix caching?<\/h3>\n\n\n
Je, KV cache routing ni sawa na semantic caching?<\/h3>\n\n\n
Je, ShareAI inachukua nafasi ya mzani wa mzigo unaojua KV-cache?<\/h3>\n\n\n
Wajenzi wanapaswa kufikiriaje kuhusu uelekezaji wa cache ya KV?<\/h3>\n\n\n
Timu zinapaswa kupima nini kabla ya kubadilisha uelekezaji?<\/h3>\n\n\n
Je, uelekezaji wa cache ya KV unaweza kupunguza gharama za API za AI?<\/h3>\n\n\n