流暢さ最適化実践プログラム
複数の大規模なモデルを同時に呼び出す場合、以下のようなパフォーマンス最適化戦略を用いることができる:
- バッチロード設定(実験的機能)で "シーケンシャル・ローディング "モードを有効にすると、モデルの応答が1つずつ表示されます。
- モデルの好みパラメータ70B以上の大型モデルを同時に複数選択することは避け、小型モデルと中型モデルを組み合わせて使用する。
- ハードウェアアクセラレーションChromeでGPUアクセラレーションを有効にする(chrome://flags/#enable-gpu-rasterization)
- ネットワーク最適化デプロイ時にHTTP/2プロトコルを設定し、APIリクエストヘッダのオーバーヘッドを減らす
モニタリング方法:ブラウザ開発者ツールのネットワークタブでウォーターフォールチャートを観察し、最も応答が遅いモデルAPIエンドポイントを特定する。企業ユーザーは、モデルゲートウェイの局所的な配置を検討することを推奨します。
この答えは記事から得たものである。Open-Fiesta:複数のAIマクロモデルと同時にチャットできるオープンソースツールについて





























