Prefix caching in vLLM under multi-tenant agent traffic
Кэш префиксов vLLM сохраняет KV-блоки для токенов, которые уже были обработаны. При новом запросе с совпадающим префиксом блоки переиспользуются вместо перевычисления, что сокращает время до первого токена (TTFT) и снижает вычислительную нагрузку на GPU. Эффективность зависит от степени идентичности начала промптов между запросами.
Технологии: vLLM, Qwen, Python, CUDA, Docker
Как применить
Изучить документацию vLLM по enable_prefix_caching и протестировать на текущих workloads с фиксированными системными промптами.; Провести A/B-тест TTFT и GPU compute-cost на одном из клиентских агентов (например, генератор карточек стоматологий).; Документировать в своей инфраструктуре requirement: динамические части промпта — в конец, статические — в начало для максимальной hit rate.
Нужна такая штука для вашего бизнеса? Разберём вместе →
Похожие инструменты
DeepSeek v4
DeepSeek v4 — это мощная языковая модель с открытым API, совместимым с OpenAI и Anthropic.
OpenAI Just Released GPT-5.5. Here's What It Actually Does (and What It Costs You)
Новая версия языковой модели GPT-5.5 от OpenAI, представленная как фундаментально переработанная архитектура для сложных, многошаговых задач.
Run AI Models Locally with Ollama: Full Privacy, Zero Cost
Ollama — это открытая инструментальная программа для запуска больших языковых моделей (LLM) локально на собственном оборудовании.