vLLM przyspiesza agentów AI dzięki inteligentnej pamięci podręcznej

Artykuł pokazuje, jak bi-directional KV cache transfer w vLLM rozwiązuje problem rosnącego opóźnienia w wieloturowych konwersacjach agentów. Dzięki ponownemu wykorzystaniu wcześniej obliczonego kontekstu między turami, czas do pierwszego tokena spada nawet 3.3x dla GLM-5-FP8 na instancjach Amazon EC2 P5en.