Praxisprogramm zur Optimierung des Redeflusses
Die folgenden Strategien zur Leistungsoptimierung können verwendet werden, wenn mehrere große Modelle gleichzeitig aufgerufen werden:
- StapellastAktivieren Sie den Modus "Sequentielles Laden" in den Einstellungen (experimentelle Funktion), um die Antworten der Modelle nacheinander anzuzeigen.
- Modell-PräferenzVermeiden Sie die gleichzeitige Auswahl mehrerer großer Modelle mit Parametern über 70B und kombinieren Sie kleine und mittlere Modelle.
- Hardware-BeschleunigungGPU-Beschleunigung in Chrome aktivieren (chrome://flags/#enable-gpu-rasterization)
- NetzoptimierungHTTP/2-Protokoll bei der Bereitstellung konfigurieren, um API-Anfrage-Header-Overheads zu reduzieren
Überwachungsmethode: Beobachten Sie das Wasserfalldiagramm auf der Registerkarte "Netzwerk" in den Browser-Entwicklertools, um die am langsamsten reagierenden Modell-API-Endpunkte zu ermitteln. Es wird empfohlen, dass Unternehmensanwender den lokalen Einsatz von Modell-Gateways in Betracht ziehen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpen-Fiesta: ein quelloffenes Tool zum gleichzeitigen Chatten mit mehreren KI-MakromodellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man Schnittstellenverzögerungen verhindern, die durch mehrere Modellreaktionen verursacht werden?
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