Learned Best-Effort LLM Serving
作者: Siddharth Jha, Coleman Hooper, Xiaoxuan Liu, Sehoon Kim, Kurt Keutzer
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.DC
发布日期: 2024-01-15 (更新: 2024-07-15)
备注: Es-FoMo @ ICML 2024
💡 一句话要点
提出基于深度强化学习的最佳努力LLM服务系统以应对低延迟需求
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 深度强化学习 LLM服务 动态调整 系统负载 任务分布 硬件利用率 成本效益 在线服务
📋 核心要点
- 现有方法在应对波动的请求模式时，往往需要过度配置资源，导致成本高昂且效率低下。
- 本文提出的最佳努力服务系统利用深度强化学习，根据实时任务分布和系统负载动态调整服务质量，以提高资源利用率。
- 实验结果表明，该系统在高请求率下仍能保持可用性，服务性能显著优于传统静态服务，提升幅度达到4.1倍和2.3倍。
📝 摘要（中文）
许多应用需要为用户提供低延迟的LLM服务，否则可能导致不可接受的用户体验。然而，为应对波动的请求模式而过度配置资源往往代价高昂。本文提出了一种最佳努力服务系统，利用深度强化学习根据任务分布和系统负载调整服务质量。该系统在超过10倍的客户端请求率下保持可用性，服务于96%以上峰值性能的频率提高了4.1倍，服务于98%以上峰值性能的频率提高了2.3倍，相较于静态服务在不可预测工作负载下表现更佳。我们的学习路由器对到达和任务分布的变化具有鲁棒性。与静态服务相比，学习的最佳努力服务通过提高硬件利用率实现了成本效益。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在波动请求模式下，现有LLM服务系统因过度配置资源而导致的高成本和低效率问题。
核心思路：通过深度强化学习，动态调整服务质量以适应实时的任务分布和系统负载，从而实现最佳努力的服务策略。
技术框架：系统主要包括任务分布监测模块、服务质量调整模块和学习路由器。任务分布监测模块实时收集请求数据，服务质量调整模块根据监测结果进行动态调整，学习路由器则负责优化请求的分配。
关键创新：最重要的创新在于引入深度强化学习来实现服务质量的动态调整，使得系统能够在高请求率下保持高可用性，显著提高了硬件利用率。
关键设计：系统设计中采用了特定的损失函数来优化服务质量，并通过强化学习算法不断更新网络参数，以适应变化的请求模式和任务分布。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，学习的最佳努力服务系统在超过10倍的客户端请求率下仍能保持可用性，服务于96%以上峰值性能的频率提高了4.1倍，服务于98%以上峰值性能的频率提高了2.3倍，相较于静态服务表现出显著的性能提升，证明了其在不可预测工作负载下的优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括在线服务平台、实时数据处理和大规模机器学习模型的部署等。通过提高服务的灵活性和成本效益，开发者可以更好地满足用户需求，提升用户体验。未来，该系统可能在更多动态环境中得到应用，推动智能服务的发展。
📄 摘要（原文）
Many applications must provide low-latency LLM service to users or risk unacceptable user experience. However, over-provisioning resources to serve fluctuating request patterns is often prohibitively expensive. In this work, we present a best-effort serving system that employs deep reinforcement learning to adjust service quality based on the task distribution and system load. Our best-effort system can maintain availability with over 10x higher client request rates, serves above 96% of peak performance 4.1x more often, and serves above 98% of peak performance 2.3x more often than static serving on unpredictable workloads. Our learned router is robust to shifts in both the arrival and task distribution. Compared to static serving, learned best-effort serving allows for cost-efficient serving through increased hardware utility. Additionally, we argue that learned best-effort LLM serving is applicable in wide variety of settings and provides application developers great flexibility to meet their specific needs.