Оптимизация точности, задержки и стоимости в приложениях на базе LLM
Разработка приложений с использованием крупных языковых моделей (LLM) всегда связана с поиском баланса между точностью, задержкой и стоимостью. В этом докладе рассказывали, как эффективно оптимизировать каждую из этих составляющих.
Точность: как установить правильную цель
Первый шаг на пути к высокой точности — создание наборов оценок (evals), которые помогают протестировать производительность модели на различных этапах.
Один из способов установить целевую точность — разработать модель затрат. Сравните стоимость ошибок и успехов модели: сколько стоит исправление ошибки и сколько экономит правильное решение? Так вы сможете определить, какая точность будет для вас приемлемой. Стоит отметить, что пользователи часто ожидают от LLM более высокой точности, чем от людей.
Задержка: как её уменьшить
Задержка — это время, которое проходит от момента запроса до получения ответа. Она складывается из нескольких составляющих:
- Сетевая задержка (примерно 200 мс из-за роутинга OpenAI).
- Время до первого токена (TTFT) — задержка перед началом генерации ответа.
- Время между токенами (TBT) — задержка между выводом каждого токена.
- Количество выводимых токенов — больше токенов требует больше времени.
Как снизить задержку:
- Используйте короткие запросы и меньшие модели.
- Внедрите кэширование запросов, чтобы избегать повторной генерации.
- Сократите количество выводимых токенов — 100 токенов генерируются в 10 раз быстрее, чем 1000.
Стоимость: как сделать приложение экономичнее
Многие способы сокращения задержки также помогают снизить затраты. Например:
- Кэширование позволяет сэкономить на повторной генерации одного и того же ответа.
- Пакетные запросы (Batch Requests) снижают накладные расходы за счёт обработки нескольких запросов одновременно.
Чем меньше токенов — тем дешевле и быстрее будет работа модели.
Используйте специально сгенерированные промпты из плэйграунда
Заключение: сбалансированный подход
Оптимизация LLM-приложений требует внимательного подхода к каждому аспекту: точности, задержке и стоимости.
Установите целевые показатели, проанализируйте источники задержек и найдите способы сокращения затрат. Такой подход поможет вам создать более быстрое, точное и экономичное решение.
Разработка приложений с использованием крупных языковых моделей (LLM) всегда связана с поиском баланса между точностью, задержкой и стоимостью. В этом докладе рассказывали, как эффективно оптимизировать каждую из этих составляющих.
Точность: как установить правильную цель
Первый шаг на пути к высокой точности — создание наборов оценок (evals), которые помогают протестировать производительность модели на различных этапах.
Один из способов установить целевую точность — разработать модель затрат. Сравните стоимость ошибок и успехов модели: сколько стоит исправление ошибки и сколько экономит правильное решение? Так вы сможете определить, какая точность будет для вас приемлемой. Стоит отметить, что пользователи часто ожидают от LLM более высокой точности, чем от людей.
Задержка: как её уменьшить
Задержка — это время, которое проходит от момента запроса до получения ответа. Она складывается из нескольких составляющих:
- Сетевая задержка (примерно 200 мс из-за роутинга OpenAI).
- Время до первого токена (TTFT) — задержка перед началом генерации ответа.
- Время между токенами (TBT) — задержка между выводом каждого токена.
- Количество выводимых токенов — больше токенов требует больше времени.
Как снизить задержку:
- Используйте короткие запросы и меньшие модели.
- Внедрите кэширование запросов, чтобы избегать повторной генерации.
- Сократите количество выводимых токенов — 100 токенов генерируются в 10 раз быстрее, чем 1000.
Стоимость: как сделать приложение экономичнее
Многие способы сокращения задержки также помогают снизить затраты. Например:
- Кэширование позволяет сэкономить на повторной генерации одного и того же ответа.
- Пакетные запросы (Batch Requests) снижают накладные расходы за счёт обработки нескольких запросов одновременно.
Чем меньше токенов — тем дешевле и быстрее будет работа модели.
Используйте специально сгенерированные промпты из плэйграунда
Заключение: сбалансированный подход
Оптимизация LLM-приложений требует внимательного подхода к каждому аспекту: точности, задержке и стоимости.
Установите целевые показатели, проанализируйте источники задержек и найдите способы сокращения затрат. Такой подход поможет вам создать более быстрое, точное и экономичное решение.
👍6🔥3❤1😐1
tgoop.com/nn_for_science/2218
Create:
Last Update:
Last Update:
Оптимизация точности, задержки и стоимости в приложениях на базе LLM
Разработка приложений с использованием крупных языковых моделей (LLM) всегда связана с поиском баланса между точностью, задержкой и стоимостью. В этом докладе рассказывали, как эффективно оптимизировать каждую из этих составляющих.
Точность: как установить правильную цель
Первый шаг на пути к высокой точности — создание наборов оценок (evals), которые помогают протестировать производительность модели на различных этапах.
Один из способов установить целевую точность — разработать модель затрат. Сравните стоимость ошибок и успехов модели: сколько стоит исправление ошибки и сколько экономит правильное решение? Так вы сможете определить, какая точность будет для вас приемлемой. Стоит отметить, что пользователи часто ожидают от LLM более высокой точности, чем от людей.
Задержка: как её уменьшить
Задержка — это время, которое проходит от момента запроса до получения ответа. Она складывается из нескольких составляющих:
- Сетевая задержка (примерно 200 мс из-за роутинга OpenAI).
- Время до первого токена (TTFT) — задержка перед началом генерации ответа.
- Время между токенами (TBT) — задержка между выводом каждого токена.
- Количество выводимых токенов — больше токенов требует больше времени.
Как снизить задержку:
- Используйте короткие запросы и меньшие модели.
- Внедрите кэширование запросов, чтобы избегать повторной генерации.
- Сократите количество выводимых токенов — 100 токенов генерируются в 10 раз быстрее, чем 1000.
Стоимость: как сделать приложение экономичнее
Многие способы сокращения задержки также помогают снизить затраты. Например:
- Кэширование позволяет сэкономить на повторной генерации одного и того же ответа.
- Пакетные запросы (Batch Requests) снижают накладные расходы за счёт обработки нескольких запросов одновременно.
Чем меньше токенов — тем дешевле и быстрее будет работа модели.
Используйте специально сгенерированные промпты из плэйграунда
Заключение: сбалансированный подход
Оптимизация LLM-приложений требует внимательного подхода к каждому аспекту: точности, задержке и стоимости.
Установите целевые показатели, проанализируйте источники задержек и найдите способы сокращения затрат. Такой подход поможет вам создать более быстрое, точное и экономичное решение.
Разработка приложений с использованием крупных языковых моделей (LLM) всегда связана с поиском баланса между точностью, задержкой и стоимостью. В этом докладе рассказывали, как эффективно оптимизировать каждую из этих составляющих.
Точность: как установить правильную цель
Первый шаг на пути к высокой точности — создание наборов оценок (evals), которые помогают протестировать производительность модели на различных этапах.
Один из способов установить целевую точность — разработать модель затрат. Сравните стоимость ошибок и успехов модели: сколько стоит исправление ошибки и сколько экономит правильное решение? Так вы сможете определить, какая точность будет для вас приемлемой. Стоит отметить, что пользователи часто ожидают от LLM более высокой точности, чем от людей.
Задержка: как её уменьшить
Задержка — это время, которое проходит от момента запроса до получения ответа. Она складывается из нескольких составляющих:
- Сетевая задержка (примерно 200 мс из-за роутинга OpenAI).
- Время до первого токена (TTFT) — задержка перед началом генерации ответа.
- Время между токенами (TBT) — задержка между выводом каждого токена.
- Количество выводимых токенов — больше токенов требует больше времени.
Как снизить задержку:
- Используйте короткие запросы и меньшие модели.
- Внедрите кэширование запросов, чтобы избегать повторной генерации.
- Сократите количество выводимых токенов — 100 токенов генерируются в 10 раз быстрее, чем 1000.
Стоимость: как сделать приложение экономичнее
Многие способы сокращения задержки также помогают снизить затраты. Например:
- Кэширование позволяет сэкономить на повторной генерации одного и того же ответа.
- Пакетные запросы (Batch Requests) снижают накладные расходы за счёт обработки нескольких запросов одновременно.
Чем меньше токенов — тем дешевле и быстрее будет работа модели.
Используйте специально сгенерированные промпты из плэйграунда
Заключение: сбалансированный подход
Оптимизация LLM-приложений требует внимательного подхода к каждому аспекту: точности, задержке и стоимости.
Установите целевые показатели, проанализируйте источники задержек и найдите способы сокращения затрат. Такой подход поможет вам создать более быстрое, точное и экономичное решение.
BY AI для Всех
Share with your friend now:
tgoop.com/nn_for_science/2218