六问决策树：按瓶颈选择 LLM 推理优化技术
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六问决策树：按瓶颈选择 LLM 推理优化技术
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AI 综述
一篇技术文章提出用六个分支问题构成的决策树，把 LLM 推理优化技术匹配到工作负载的真实瓶颈，而非笼统推荐技术。 按文章给出的对应关系：模型装不下时先考虑量化、结构化稀疏与蒸馏；请求共享相同前缀时用 prefix caching；长短输出并发混杂时用 continuous batching；KV cache 碎片限制 batch size 时用 PagedAttention。 这些是文章提出的选择建议，并非经实测验证的效果结论。
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最新进展11月3日 22:42
如何选择 LLM 推理优化技术：一棵六问决策树报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- Hacker News如何选择 LLM 推理优化技术：一棵六问决策树
文章用六个分支问题构建决策树，把 LLM 推理优化技术匹配到工作负载的真实瓶颈：模型装不下时先考虑量化、结构化稀疏与蒸馏，请求共享相同前缀时用 prefix caching，长短输出并发混杂时用 continuous batching，KV cache 碎片限制 batch size 时用 PagedAttention。
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