Als Reaktion auf das Risiko unvorhersehbarer Unterbrechungen der Modelldienste bietet nexos.ai einen dreistufigen Disaster-Recovery-Mechanismus:
- Gesundheitsüberwachung in EchtzeitDas System prüft alle 30 Sekunden den API-Status aller angeschlossenen Modelle und warnt mit einer roten Flagge auf der Konsole, falls eine Ausnahme vorliegt.
- Auto-Return-FunktionAktivieren Sie diese Funktion und geben Sie 1-3 Standby-Modelle in [Gateway-Einstellungen] an, und die Umschaltung wird im Falle eines Ausfalls innerhalb von 0,1 Sekunden abgeschlossen (z. B. GPT-4→Claude→PaLM).
- Lokale Cache-Hilfe(Erweiterte Lösung): In Verbindung mit unternehmenseigenen Caching-Servern können grundlegende Q&A-Dienste im Falle eines globalen Ausfalls vorübergehend bereitgestellt werden.
Implementierungsvorschlag: Es wird empfohlen, mindestens zwei Standby-Modelle von verschiedenen Anbietern (z. B. OpenAI+Anthropic) für wichtige Geschäftsbereiche zu konfigurieren, um die Auswirkungen eines Totalausfalls eines einzelnen Anbieters zu vermeiden. Die Leistung des Standby-Modells wird monatlich mit dem Modul [Benchmarking] überprüft, um sicherzustellen, dass es den Geschäftsanforderungen entspricht.
Diese Antwort stammt aus dem Artikelnexos.ai: eine KI-Plattform zur Verwaltung und Optimierung von Modellen für UnternehmenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man die Disaster-Toleranz verbessern und Service-Ausfälle für KI-Anwendungen in Unternehmen vermeiden?
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