Wie Prompt Caching funktioniert

Prompt Caching ist ein entscheidendes Konzept, das die Effizienz von Large Language Models (LLMs) erheblich steigert. Es ermöglicht die Wiederverwendung von zuvor berechneten Schlüssel-Wert-Tensoren für identische Prompt-Präfixe, wodurch redundante Berechnungen vermieden werden. In diesem Artikel werden wir die Grundlagen des Prompt Caching, Tipps zur Verbesserung der Cache-Hits und die zugrunde liegenden Techniken wie Paged Attention und Radix Attention untersuchen.

Einführung in Prompt Caching

Prompt Caching funktioniert nicht pro Konversation, sondern pro Inhalt. Dies bedeutet, dass die Cache-Hits über verschiedene Benutzer hinweg maximiert werden können, wenn dieselben System-Prompts verwendet werden. Dies ist besonders wichtig, da LLM-Anbieter wie OpenAI und Anthropic mehrere gleichzeitige Benutzeranfragen verarbeiten müssen. Die Optimierung der Anfragen ist entscheidend, um sowohl die Kosten zu senken als auch die Antwortzeiten zu verbessern.

Tipps zur Verbesserung der Cache-Hits

Um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass ein Prompt-Cache getroffen wird, können folgende Strategien angewendet werden:

• Stabilität des Präfixes: Entfernen Sie benutzerspezifische oder dynamische Inhalte aus dem System-Prompt, um eine gemeinsame Basis für alle Benutzer zu schaffen.
• Append-Only Kontext: Halten Sie den Kontext append-only, um die Integrität des Präfixes zu wahren und Cache-Hits zu maximieren.
• Deterministische Serialisierung: Verwenden Sie bei der Serialisierung von JSON den Parameter sort_keys=True, um eine konsistente Schlüsselreihenfolge zu gewährleisten.
• Vermeidung dynamischer Änderungen: Vermeiden Sie es, Tool-Call-Definitionen während der Ausführung dynamisch zu ändern, da dies das Präfix brechen kann.

Grundlagen der LLM-Inferenz

Die Inferenz in LLMs erfolgt in zwei Hauptphasen: Prefill und Decoding. Im Prefill-Modus wird der gesamte Prompt verarbeitet, um den ersten Token zu generieren. Dies ist ein rechenintensiver Schritt, der stark von der GPU abhängt. Im Gegensatz dazu ist das Decoding speichergebunden, da jeder Schritt nur einen Token verarbeitet, aber den gesamten KV-Cache aus dem GPU-Speicher laden muss.

Herausforderungen bei der Speicherverwaltung von KV-Caches

Die traditionelle KV-Cache-Verwaltung hat mehrere Herausforderungen, insbesondere bei der Skalierung. Die Größe des KV-Caches wächst linear mit der Sequenzlänge, was zu interner und externer Fragmentierung führen kann. Diese Probleme können die Effizienz der Speicherverwaltung beeinträchtigen und die Leistung der LLMs verringern.

Techniken zur Optimierung des Prompt Caching

Um die Herausforderungen der Speicherverwaltung zu bewältigen, wurden verschiedene Techniken entwickelt:

• Paged Attention: Diese Technik, die von der Berkeley Forschungsgruppe entwickelt wurde, nutzt eine Seitenverwaltung ähnlich der Betriebssystem-Paging, um den KV-Cache effizienter zu verwalten.
• Radix Attention: Diese Methode verwendet einen Radix-Baum zur Optimierung des Prompt Caching und ermöglicht eine schnellere Suche nach Cache-Hits.

Praktische Beispiele und Code-Referenzen

Für Entwickler, die Prompt Caching implementieren möchten, sind praktische Beispiele und Code-Referenzen unerlässlich. Die vLLM GitHub-Seite bietet eine umfassende Sammlung von Ressourcen, die die Implementierung von KV-Caching und die Optimierung von Anfragen unterstützen.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Prompt Caching ein leistungsstarkes Werkzeug ist, um die Effizienz von LLMs zu steigern. Durch das Verständnis der zugrunde liegenden Mechanismen und die Anwendung bewährter Praktiken können Entwickler die Leistung ihrer KI-Anwendungen erheblich verbessern.

Quellenliste:

• Quelle: How Prompt Caching Works
• OpenAI Prompt Caching
• Anthropic Prompt Caching
• Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with Paged Attention