
文章摘要
自从ChatGPT问世以来,大语言模型(LLM)相关技术对人工智能领域产生了深远影响,尤其是LLM推理(LLM Inference)和LLM服务(LLM Serving)的概念逐渐成为行业关注的焦点。LLM推理专注于模型本身的执行,即根据用户输入生成预测或输出的过程,通常需要专用硬件支持,并采用量化或蒸馏等技术优化计算成本。而LLM服务则更侧重于支持大规模访问LLM推理的基础设施和软件系统,包括API接入、负载均衡、自动扩缩容等功能,旨在提升系统的可用性和用户体验。
在工程实践中,LLM推理和LLM服务的功能范畴常常相互交错,导致两者的边界模糊不清。例如,vLLM框架专注于优化LLM推理的内存管理和算力分配,而Kserve框架则通过提供模型服务的扩缩容能力和标准化数据平面协议,支持多用户访问和模型版本管理。尽管LLM服务通常需要集成LLM推理的能力,但两者并非简单的包含关系,而是各自独立且相互补充的技术领域。
Model Context Protocol(MCP)作为一种开放协议,旨在标准化AI模型与不同数据源和工具的连接方式。MCP的架构既涉及LLM推理的优化,也涵盖LLM服务的功能,例如连接外部知识库、提示词工程优化工具以及智能体等,从而提升LLM的运行时行为和交互体验。然而,MCP并非完全覆盖LLM推理和LLM服务的所有功能,而是两者的简单复合体,未来需要在功能覆盖、鉴权认证、负载均衡等方面进一步发展和完善。
展望未来,MCP的发展方向可能包括将LLM推理划分为后端服务,专注于模型运行时优化,而将LLM服务划分为前端服务,聚焦于工程技术优化和用户体验提升。这种分离有助于两个领域独立演进,并引入前沿技术成果,从而更好地实现MCP作为连接AI模型与应用的桥梁作用。这一分析为理解MCP的未来发展提供了重要视角,同时也为LLM技术的进一步创新和应用奠定了基础。
原文和模型
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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 deepseek-v3
【摘要评分】 ★★★★☆