Implementação técnica e efeito de aplicação do balanceamento de carga inteligente
O sistema de balanceamento de carga do AIRouter emprega um mecanismo de tomada de decisão em três níveis: o primeiro nível é por meio dofast_firstO modelo prioriza o modelo de resposta mais rápida (por exemplo, GPT-4 Turbo) para cenários de interação em tempo real; a segunda camadacost_firstOs padrões filtram automaticamente a opção com o menor custo por mil tokens (por exemplo, LLama3 fornecido pela DeepInfra), que é adequado para tarefas de processamento em lote; Nível 3balancedO modelo é então baseado em um algoritmo de fronteira de Pareto que encontra um equilíbrio ideal entre o tempo de resposta e o custo.
A implementação técnica se baseia em um subsistema de monitoramento de integridade em tempo real que coleta continuamente os dados dos nós da API.execution_time(momento da implementação),status(status do serviço) e outras métricas, armazenadas no arquivoapi_key_usageTabela. O sistema alterna automaticamente para o nó de espera quando o atraso de resposta do serviço Anthropic Claude é detectado como sendo superior a 2 segundos. Os dados medidos mostram que esse mecanismo melhora a disponibilidade geral da API de 921 TP3T para 99,51 TP3T.
Essa resposta foi extraída do artigoAIRouter: uma ferramenta de roteamento inteligente para invocar vários modelos com uma interface de API unificadaO
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