실제 LLM 병렬 처리: 성능 향상을 위한 핵심 기술

핵심 사항

• LLM 애플리케이션의 병렬 처리 전략 마스터
• 효율적인 일괄 처리 메커니즘 구현
• 확장 가능한 문서 처리 시스템 구축
• 시스템 성능 및 리소스 활용 최적화

병렬 처리 사용 사례

LLM 응용 프로그램에서 병렬 처리는 특히 다음과 같은 경우에 적합합니다.

• 문서일괄처리
• 다중 모델 병렬 추론
• 대규모 데이터 분석
• 실시간 스트림 처리

일괄 처리 전략 설계

1. 기본 아키텍처

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. 비동기 처리 구현

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

실제 사례: 일괄 문서 처리 시스템

1. 시스템 아키텍처

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. 자원 제어 메커니즘

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 



<h3>
  
  
  3. 결과 병합 전략
</h3>



<pre class="brush:php;toolbar:false">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

성능 최적화 가이드

1. 메모리 관리

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. 성능 모니터링

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
        )

모범 사례

1. 일괄 처리 최적화

   • 시스템 리소스에 따라 배치 크기를 동적으로 조정
   • 지능형 재시도 메커니즘 구현
   • 메모리 사용량 모니터링 및 최적화

2. 동시성 제어

   • 세마포어를 사용하여 동시성 제한
   • 요청 비율 제한 구현
   • 합리적인 시간 초과 값 설정

3. 오류 처리

   • 계층형 오류 처리 구현
   • 자세한 오류 정보 기록
   • 우아한 성능 저하 옵션 제공

성능 조정 포인트

1. 시스템 수준

   • 시스템 리소스 사용량 모니터링
   • 메모리 관리 최적화
   • 로드 밸런싱 구현

2. 적용수준

   • 일괄 처리 전략 최적화
   • 동시성 매개변수 조정
   • 캐싱 메커니즘 구현

요약

병렬 처리는 고성능 LLM 애플리케이션을 구축하는 데 매우 중요합니다. 주요 내용:

• 효율적인 일괄 처리 전략 설계
• 강력한 자원 관리 구현
• 시스템 성능 모니터링 및 최적화
• 오류를 적절하게 처리

위 내용은 실제 LLM 병렬 처리: 성능 향상을 위한 핵심 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!