主要观点总结
文章主要介绍了作者在服务器上同时运行上千个Alfword游戏后遇到的LLM server效率下降和connection time out问题，并为此手写了一个集成了configuration和serving的框架——ModelServer，来解决这些问题。ModelServer实现了多模型并行服务、最速端口选择、有限容错、可扩展性和性能监控等功能。
关键观点总结
关键观点1: 服务器效率问题
作者在服务器上同时运行上千个Alfword游戏后，LLM server的效率显著下降，并且经常出现connection time out。
关键观点2: ModelServer框架的解决方式
作者手写了一个集成了configuration和serving的框架——ModelServer，来解决上述问题。它支持多模型并行服务，每个模型映射到单独的端口，并开启上千个running task。
关键观点3: ModelServer的特性
ModelServer具有最速端口选择、有限容错、可扩展性和性能监控等功能。它会在单次API请求失败时进行有限的重试，并在init以及单次API请求时间超长时，选择最快的端口。
关键观点4: SGLang后端的应用
文章还提到了SGLang后端的应用，包括原文解析和与ModelServer的交互。
关键观点5: 公众号的关注价值
该公众号专注技术分享、学术交流和资料共享，欢迎关注一起成长。
文章预览
作者丨Chayenne Zhao 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/718015016 编辑丨GiantPandaCV 前段时间被 Alfword 折磨的够呛。当我在服务器上同时开跑上千个 Alfword 游戏后，LLM server 的效率显著下降，并且经常出现 connection time out。索性我手写了一个集成了 configuration 和 serving 的框架来解决这些问题。具体而言，我希望利用 SGLang 同时 serve 多个模型（比如 8 个 Llama3.1 8b），每个模型映射单独的端口；同时开启上千个 running task，每个 task 具有一个 ModelServer 用以选择所有端口中的某一个进行交互。 在此基础上： ModelServer 在单次 API 请求失败时，进行有限的重试； ModelServer 会在 init 以及单次 API 请求时间超长时，遍历当前的所有端口，选择最快的端口——尽可能使用同一个端口是为了充分利用 SGLang 后端的前缀树； Chayenne Zhao：SGLang 后端原文解析 https://zhuanlan.zhihu.com/p/716543182
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