Eine Komplettlösung für die Leistungsoptimierung von KI-Intelligenzen
HINTERGRUND: KI-Anwendungen haben oft mit Leistungsproblemen zu kämpfen, wie z. B. langsamen Reaktionen und übermäßigem Ressourcenverbrauch. AgentIQ bietet Tools zur Leistungsanalyse, um diese Probleme systematisch anzugehen.
Wichtige Optimierungswerkzeuge:
- Leistungsüberwachung in Echtzeit: Verwendung
--profileParameter zum Abrufen von Ausführungszeit- und Token-Nutzungsstatistiken - OpenTelemetry-IntegrationZugang zu verschiedenen Überwachungssystemen über standardisierte Schnittstellen zur Echtzeitverfolgung des Zustands intelligenter Einrichtungen.
- Mechanismus der Wiederholungsprüfung: Konfiguration
max_retriesParameter behandeln automatisch vorübergehende Störungen
Schritte des Abstimmungsvorgangs:
- in Bewegung sein
aiq run --config_file workflow.yaml --profileLeistungsberichte generieren - Analyse des prozentualen Zeitaufwands für die einzelnen Teile des Berichts
- Anpassung von Parametern für Engpässe (z.B. Reduzierung
temperatureWerte, um die Zufälligkeit zu reduzieren) - ausnutzen
retry_parsing_errors: trueKonfiguration zur Verbesserung der Fehlertoleranz
Typischer Fall:Durch die Optimierung der Token-Zuweisungsstrategie kann ein Unternehmen die Kosten für eine einzige Abfrage um 421 TP3T und die Antwortzeit um 351 TP3T senken.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAgentIQ: Ein Open-Source-Tool für die flexible Anbindung und Verwaltung von KI-IntelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können die betriebliche Effizienz und der Ressourcenverbrauch von KI-Intelligenzen optimiert werden?
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