流畅性优化实践方案
当同时调用多个大模型时,可采用以下性能优化策略:
- 分批加载:在设置中启用”Sequential Loading”模式(实验性功能),逐个展现模型响应
- 模型优选:避免同时选择多个70B参数以上的大模型,混合搭配中小模型
- Hardware-Beschleunigung:在Chrome浏览器启用GPU加速(chrome://flags/#enable-gpu-rasterization)
- Netzoptimierung:部署时配置HTTP/2协议,减少API请求头开销
监测方法:浏览器开发者工具中观察Network标签页的Waterfall图表,识别响应最慢的模型API端点。建议企业用户考虑本地化部署模型网关。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpen-Fiesta: ein quelloffenes Tool zum gleichzeitigen Chatten mit mehreren KI-MakromodellenDie