性能优化需求
当AI工作流需要处理大量并发请求时，未经优化的设计可能导致响应延迟和资源浪费。Julep AI提供多层次的效率优化机制。
optimization strategy
- 并行执行配置::
- 在YAML中使用
parallelism参数控制并发度 - Example:
- over: _.items
map:
tool: process_item
parallelism: 10
- 在YAML中使用
- caching strategy::
- 对频繁访问的API结果启用缓存
- 设置缓存过期时间：
cache: {ttl: 3600}
- 异步执行模式::
- 对耗时操作使用
async: truemarking - 通过webhook或轮询获取结果
- 对耗时操作使用
- Resource allocation::
- 在项目设置中调整CPU/内存配额
- 配置自动扩展规则
监控与调优
- 使用平台提供的执行时间分析面板
- 识别并优化热点步骤
- 对数据库查询添加索引提示
- 考虑将计算密集型步骤转移到GPU实例
This answer comes from the articleJulep AI: An AI Cloud Platform for Building Multi-Step Intelligent Body Workflows Using DSLsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化Julep AI工作流的执行效率以处理高并发请求？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil