Traitement parallèle LLM en pratique : techniques clés pour l'amélioration des performances

Points clés

• Maîtriser les stratégies de traitement parallèle dans les applications LLM
• Mettre en œuvre des mécanismes efficaces de traitement par lots
• Créer des systèmes de traitement de documents évolutifs
• Optimiser les performances du système et l'utilisation des ressources

Cas d'utilisation du traitement parallèle

Dans les applications LLM, le traitement parallèle est particulièrement adapté pour :

• Traitement des documents par lots
• Inférence parallèle multimodèle
• Analyse de données à grande échelle
• Traitement du flux en temps réel

Conception d'une stratégie de traitement par lots

1. Architecture de base

from typing import List, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
import asyncio
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.callbacks import AsyncCallbackHandler

@dataclass
class BatchConfig:
    """Batch processing configuration"""
    batch_size: int = 5
    max_concurrent_tasks: int = 3
    timeout_seconds: int = 30
    retry_attempts: int = 2

class BatchProcessor:
    def __init__(self, config: BatchConfig):
        self.config = config
        self.llm = ChatOpenAI(
            temperature=0,
            request_timeout=config.timeout_seconds
        )
        self.semaphore = asyncio.Semaphore(
            config.max_concurrent_tasks
        )

    async def process_batch(
        self, 
        items: List[Any]
    ) -> List[Dict]:
        """Main batch processing function"""
        batches = self._create_batches(items)
        results = []

        for batch in batches:
            batch_results = await self._process_batch_with_semaphore(
                batch
            )
            results.extend(batch_results)

        return results

2. Implémentation du traitement asynchrone

class AsyncBatchProcessor(BatchProcessor):
    async def _process_single_item(
        self, 
        item: Any
    ) -> Dict:
        """Process single item"""
        async with self.semaphore:
            for attempt in range(self.config.retry_attempts):
                try:
                    return await self._execute_processing(item)
                except Exception as e:
                    if attempt == self.config.retry_attempts - 1:
                        return self._create_error_response(item, e)
                    await asyncio.sleep(2 ** attempt)

    async def _execute_processing(
        self, 
        item: Any
    ) -> Dict:
        """Execute specific processing logic"""
        task = asyncio.create_task(
            self.llm.agenerate([item])
        )
        try:
            result = await asyncio.wait_for(
                task,
                timeout=self.config.timeout_seconds
            )
            return {
                "status": "success",
                "input": item,
                "result": result
            }
        except asyncio.TimeoutError:
            task.cancel()
            raise

Cas concret : système de traitement de documents par lots

1. Architecture du système

class DocumentBatchProcessor:
    def __init__(self):
        self.config = BatchConfig(
            batch_size=10,
            max_concurrent_tasks=5
        )
        self.processor = AsyncBatchProcessor(self.config)
        self.results_manager = ResultsManager()

    async def process_documents(
        self, 
        documents: List[str]
    ) -> Dict:
        """Process document batches"""
        try:
            preprocessed = await self._preprocess_documents(
                documents
            )
            results = await self.processor.process_batch(
                preprocessed
            )
            return await self.results_manager.merge_results(
                results
            )
        except Exception as e:
            return self._handle_batch_error(e, documents)

2. Mécanisme de contrôle des ressources

class ResourceController:
    def __init__(self):
        self.token_limit = 4096
        self.request_limit = 100
        self._request_count = 0
        self._token_count = 0
        self._reset_time = None

    async def check_limits(self) -> bool:
        """Check resource limits"""
        await self._update_counters()
        return (
            self._request_count < self.request_limit and
            self._token_count < self.token_limit
        )

    async def track_usage(
        self, 
        tokens_used: int
    ):
        """Track resource usage"""
        self._token_count += tokens_used
        self._request_count += 1

    async def wait_if_needed(self):
        """Wait for resource release if necessary"""
        if not await self.check_limits():
            wait_time = self._calculate_wait_time()
            await asyncio.sleep(wait_time)

3. Stratégie de fusion des résultats

class ResultsManager:
    def __init__(self):
        self.merge_strategies = {
            "text": self._merge_text_results,
            "embeddings": self._merge_embedding_results,
            "classifications": self._merge_classification_results
        }

    async def merge_results(
        self, 
        results: List[Dict]
    ) -> Dict:
        """Merge processing results"""
        merged = {
            "success_count": 0,
            "error_count": 0,
            "results": []
        }

        for result in results:
            if result["status"] == "success":
                merged["success_count"] += 1
                merged["results"].append(
                    await self._process_result(result)
                )
            else:
                merged["error_count"] += 1

        return merged

Guide d'optimisation des performances

1. Gestion de la mémoire

class MemoryManager:
    def __init__(self, max_memory_mb: int = 1024):
        self.max_memory = max_memory_mb * 1024 * 1024
        self.current_usage = 0

    async def monitor_memory(self):
        """Monitor memory usage"""
        import psutil
        process = psutil.Process()
        memory_info = process.memory_info()

        if memory_info.rss > self.max_memory:
            await self._trigger_memory_cleanup()

    async def _trigger_memory_cleanup(self):
        """Trigger memory cleanup"""
        import gc
        gc.collect()

2. Surveillance des performances

class PerformanceMonitor:
    def __init__(self):
        self.metrics = {
            "processing_times": [],
            "error_rates": [],
            "throughput": []
        }

    async def record_metrics(
        self, 
        batch_size: int, 
        duration: float, 
        errors: int
    ):
        """Record performance metrics"""
        self.metrics["processing_times"].append(duration)
        self.metrics["error_rates"].append(errors / batch_size)
        self.metrics["throughput"].append(
            batch_size / duration
        )

Meilleures pratiques

1. Optimisation du traitement par lots

   • Ajustez dynamiquement la taille du lot en fonction des ressources système
   • Mettre en œuvre des mécanismes de nouvelle tentative intelligents
   • Surveiller et optimiser l'utilisation de la mémoire

2. Contrôle de la concurrence

   • Utilisez des sémaphores pour limiter la concurrence
   • Mettre en œuvre la limitation du débit des demandes
   • Définissez des valeurs de délai d'attente raisonnables

3. Gestion des erreurs

   • Mettre en œuvre une gestion des erreurs à plusieurs niveaux
   • Enregistrer les informations détaillées sur l'erreur
   • Fournir des options de dégradation gracieuse

Points de réglage des performances

1. Niveau système

   • Surveiller l'utilisation des ressources du système
   • Optimiser la gestion de la mémoire
   • Mettre en œuvre l'équilibrage de charge

2. Niveau d'application

   • Optimiser les stratégies de traitement par lots
   • Ajuster les paramètres de concurrence
   • Implémenter des mécanismes de mise en cache

Résumé

Le traitement parallèle est crucial pour créer des applications LLM hautes performances. Points clés à retenir :

• Concevoir des stratégies efficaces de traitement par lots
• Mettre en œuvre une gestion robuste des ressources
• Surveiller et optimiser les performances du système
• Gérer les erreurs avec élégance

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!