LlamaFarmのモデル・コンポーネントには、エンタープライズ・クラスの4つの機能が含まれており、これらを組み合わせることで、可用性の高い本番環境を構築することができます：
1.自動フェイルオーバープライマリモデル（例：GPT-4）に障害が発生すると、システムは自動的にスタンバイモデル（例：Claude-3）に切り替わり、それでも利用できない場合はローカルモデル（例：Llama3）が有効になります。この3段階のフォールトトレランス・メカニズムにより、中断のないサービスが保証される。
2.コスト最適化ルーティングこのシステムは、モデル価格とクエリの複雑さに基づいて、最も費用対効果の高いプロバイダーにリクエストを自動的に割り当て、APIコールのコストを大幅に削減します。
3.ロードバランシングマルチモデルインスタンス環境では、各インスタンスのリクエスト圧を自動的にバランスさせ、一点集中による過負荷を回避します。
4.レスポンス・キャッシング繰り返されるクエリに対してキャッシュされた結果を返すことで、応答性が向上し、APIコールを減らすことができます。
これらの特性の相乗効果が反映されている：
- 平均障害復旧時間が数秒に短縮
- ストレステストで99.951 TP3Tの可用性を実証
- 30%-50%のモデル・コール・コストの削減を示す実例
このため、LlamaFarmはSLA要件の厳しい企業シナリオに特に適している。
この答えは記事から得たものである。LlamaFarm：AIモデルとアプリケーションの迅速なローカル展開のための開発フレームワークについて
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