Pernah bertanya-tanya kenapa ChatGPT atau Claude bisa melayani jutaan user sekaligus tanpa timeout massal? Jawabannya bukan cuma “GPU mahal”, tapi cara antriannya yang cerdas.
Hugging Face membahas teknik Continuous Batching yang mengubah total cara kita men-deploy LLM.
1. ⚠️ Problem Statement (Masalah)
* Static Batching Kuno: Bayangkan bis kota yang baru berangkat kalau semua kursi penuh. Kalau ada 1 penumpang yang tujuannya jauh banget (request panjang), bis itu nggak bisa balik jemput penumpang baru sampai penumpang terakhir turun.
* GPU Nganggur: Dalam serving LLM tradisional, jika satu request butuh generate 500 token dan yang lain cuma 5 token, GPU akan “bengong” menunggu yang 500 token selesai. Ini pemborosan komputasi yang masif!
2. 🛠️ Metodologi & Solusi
Solusinya adalah Continuous Batching (atau iteration-level batching).
* Sistem “Tetris”: Alih-alih menunggu satu batch selesai total, sistem ini memecah proses per-token.
* Isi Celah Kosong: Begitu satu request selesai (misal: cuma jawab “Oke”), slot memori dia langsung dikosongkan dan diisi request baru detik itu juga. Tidak perlu menunggu request teman seangkatan batch-nya selesai.
* PagedAttention: Sering dikombinasikan dengan manajemen memori pintar (seperti di vLLM) agar memori tidak terfragmentasi.
3. 📈 Findings & Hasil
* ⚡ Throughput Meroket: Bisa meningkatkan kapasitas layanan hingga 23x dibanding naive batching.
* 📉 Latency Turun: User dengan pertanyaan pendek tidak perlu menunggu antrian user yang pertanyaannya panjang (“head-of-line blocking” hilang).
* 🔋 Efisiensi: Utilisasi GPU bisa mendekati 100% sepanjang waktu.
4. 💡 Key Takeaways
* Production Mandatory: Jangan pernah deploy LLM ke production cuma pakai model.generate() biasa (Python loop). Wajib pakai engine yang support fitur ini.
* Token Level Ops: Pindah mindset dari “request level” ke “token level” scheduling.
* Cost Saving: Lebih banyak request per GPU = tagihan cloud lebih murah.
💻 How to Use / Implementation
Fitur ini sudah jadi standar di inference engine modern. Kamu nggak perlu koding manual algoritmanya, cukup pakai tools yang tepat:
Opsi A: Text Generation Inference (TGI) by Hugging Face
Ini solusi paling battle-tested. Continuous batching aktif secara default.
* Install/Run via Docker:
docker run –gpus all -p 8080:80 \
-v $PWD/data:/data \
ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:latest \
–model-id meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
(TGI otomatis mengatur strategi batching berdasarkan VRAM yang tersedia)
Opsi B: vLLM (Python Library)
Sangat populer untuk kecepatan tinggi dan PagedAttention.
* Install:
pip install vllm
* Jalankan Server:
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
–model meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
Opsi C: Hugging Face Transformers (Experimental)
Jika hanya ingin testing lokal tanpa server berat:
# Pastikan install: pip install transformers[torch]
from transformers import pipeline
# Gunakan pipeline terbaru yang support batching lebih baik
pipe = pipeline(“text-generation”, model=”gpt2″, device=0)
# Kirim list promt sekaligus
results = pipe([“Hello world”, “How are you?”], batch_size=2)
🔗 Baca Blog Selengkapnya: https://huggingface.co/blog/continuous_batching
🏷️ #HuggingFace #LLM #DevOps #MachineLearning #AIInfrastructure #vLLM #TGI #GPUOptimization #Python
