Methodik zur Optimierung der Reaktionsgeschwindigkeit
Mit drei Optimierungsstufen können für Edge-Deployed-Intelligenzen professionelle Reaktionszeiten von weniger als 150 ms erreicht werden:
- Ebene der ArchitekturWählen Sie den Modus "Global Edge", um bei der Bereitstellung automatisch den nächstgelegenen Knoten zuzuweisen (für asiatische Benutzer werden Server in Singapur/Tokio bevorzugt), wodurch die Netzwerklatenz nachweislich um 401 TP3T reduziert wird. Vermeiden Sie die Verwendung von mehr als 3 Tandem-LLM-Knoten im Prozess.
- Ebene der DatenErstellen Sie einen hierarchischen Index für die Weaviate-Vektordatenbank und stellen Sie die "Cache Policy" für HF-Ausgaben ein (Console → Database → TTL set to 24h). Deaktivieren Sie die Echtzeit-Synchronisation von nicht wesentlichen Datenquellen.
- ModellebeneAnpassung der Parameter des LLM-Knotens: Temperatur ≤ 0,3 zur Verringerung der Zufälligkeit, max_tokens wird auf 512 begrenzt. Aktivieren Sie den leichtgewichtigen Modus "FastGPT" für einfache Abfragen.
ÜberwachungsinstrumenteAnzeige der "Latency Heatmap" in der Überwachung in Echtzeit, um langsame Abfragen zu erkennen; wöchentliche Analyse des Trenddiagramms "Model Response Time" in den Berichten und Erwägung einer Prozessumstrukturierung, wenn P95＞300ms. Bei P95＞300ms sollte eine Prozessrekonstruktion in Betracht gezogen werden.
Notfallprogramm: Aktivieren Sie vorübergehend die Funktion "Auto-Scale" für stoßweisen Datenverkehr (nur Enterprise Edition), oder legen Sie eine Begrenzung der Anfragerate fest.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLamatic.ai: eine gehostete Plattform für den schnellen Aufbau und Einsatz von KI-IntelligenzenDie
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil