応答速度最適化手法
エッジに配置されたインテリジェンスでは、3段階の最適化により、150ms以下のプロフェッショナル・グレードの応答が可能です：
- 建築レベルグローバル・エッジ "モードを選択すると、デプロイ時に最も近いノードが自動的に割り当てられます（アジアのユーザーにはシンガポール/東京のサーバーが推奨されます）。タンデムLLMノードを3台以上使用することは避けてください。
- データレベルWeaviate ベクター・データベースに階層インデックスを作成し、HF 問題の「キャッシュ・ポリシー」を設定する（コンソール → データベース → TTL を 24 時間に設定）。重要でないデータソースのリアルタイム同期を無効にする。
- モデルレベルLLMノードのパラメータを調整する：ランダム性を減らすためにtemperature≤0.3、max_tokensは512以内に制御する。FastGPT "軽量モードを有効にしてシンプルなクエリーを行う。
監視ツールモニタリングの "レイテンシー・ヒートマップ "をリアルタイムで表示し、遅いクエリを特定する。"レポート "の "モデル・レスポンス・タイム "のトレンドグラフを毎週分析し、P95＞300msの場合、プロセスの再構築を検討する。P95＞300msの場合、プロセスの再構築を検討する。
緊急プログラムバースト的なトラフィックに対して一時的に "Auto-scale "を有効にするか（Enterprise Editionのみ）、リクエストレートの制限を設定します。
この答えは記事から得たものである。Lamatic.ai：AIインテリジェンスを迅速に構築・展開するホスト型プラットフォームについて
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