Langroid bietet die folgenden Methoden zur Optimierung von LLM-API-Aufrufen:
- Caching-MechanismusUnterstützung für die Zwischenspeicherung von LLM-Antworten mit Redis oder Momento, um wiederholte Aufrufe desselben Inhalts zu vermeiden
- Streaming-AusgangStreaming-Antworten mit asynchronen Methoden zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit
- Präzise Token-Kontrolle: Durch die Einstellung der
max_tokensParameter begrenzen die Länge der Antwort - Lokale ModellunterstützungLokale Modelle können durch die Integration von Ollama oder LiteLLM verwendet werden.
Implementierungsempfehlungen: Caching für häufig abgefragte Inhalte, Streaming-Ausgabe für umfangreiche Antworten und eine hybride Nutzungsstrategie, die je nach Bedarfsszenario ein Gleichgewicht zwischen lokalen und Cloud-Modellen herstellt.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLangroid: Einfaches Navigieren in großen Sprachmodellen mit Multi-Intelligent Body ProgrammingDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich die Kosten und die Reaktionszeit von LLM-API-Aufrufen optimieren?
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