Aivaro
  • Оглавление
  • Вопросы
  • Практика
  • Вики
  • Материалы сообщества
  • Тесты
  • Поиск
✈Telegram @ai_varo
RUEN中文
…
Оглавление/Вики/TTFT

TTFT

TTFT

Определение

Время от отправки запроса до получения первого сгенерированного токена. Ключевая метрика задержки LLM инференса, соответствует времени prefill.

Где встречается

  • 7. Как вы уменьшаете latency RAG-системы (время ответа)
  • 72. OpenAI vs Антропик vs Groq vs Self-hosted — что выбираете
  • 157. Какие есть методы ускорения тест-тайм компьютинга (KV-cache, speculative decoding)
  • 205. Как вы деплоите LLM с requirement 100ms latency при throughput 1000 reqs Архитектура.
  • 210. Что такое chunked prefill и зачем он нужен
  • 211. Как вы измеряете и оптимизируете TTFT (Time To First Token) и TPOT (Time Per Output Token)
  • 216. Как вы делаете load testing для LLM endpoint Какие метрики ключевые
  • 218. Как работает continuous batching в TGI (Hugging Face Text Generation Inference)
  • 220. Как вы выбираете между online и batch инференсом для LLM
  • 241. Как вы делаете distributed tracing для цепочки user → gateway → RAG → LLM → user
  • 277. Что такое multi-query attention (MQA) и grouped-query attention (GQA) и зачем они
  • 300. Как вы сравниваете две LLM архитектуры не по accuracy, а по efficiency
  • 364. Как вы строите real-time voice agent с latency 500ms
  • 381. Как вы определяете SLO и SLA для LLM сервиса
  • 436. В чем разница между prefill и decode stage в LLM инференсе
  • 442. Что такое prefix caching и когда он эффективен
  • 446. Что такое chunked prefill и зачем он нужен
  • 455. Как вы выбираете между online и batch инференсом для LLM
  • 544. Как вы строите real-time voice agent с latency 500ms
  • 709. NVIDIA Grace Hopper CPU-GPU unified memory, как это меняет LLM serving
  • 783. Как сравнивать cost efficiency разных LLM провайдеров
  • 847. Как сравнивать quantization методы (GPTQ, AWQ, GGUF, bitsandbytes)
  • 849. Что такое expert parallelism для MoE моделей (Mixtral)
  • Практика
  • 800+ вопросов
  • 59. Сравнить архитектуры на reasoning задачах
  • 68. Настроить inference-time scaling
  • 71. Рассчитать cost per 1M tokens для разных моделей
  • 206. Развернуть vLLM vs TGI, сравнить throughput
  • 215. Настроить expert parallelism для Mixtral
  • 219. Сравнить inference schedulers (FCFS vs Priority)
  • 220. Настроить wave decoding для коротких ответов
  • 224. vLLM кластер на 4 GPU
  • 255. Настроить correlation метрик

Навигация

  • Индекс терминов
  • Индекс разборов
  • Оглавление