Programa de prática de otimização de fluência
As seguintes estratégias de otimização de desempenho podem ser usadas ao chamar vários modelos grandes ao mesmo tempo:
- carga de loteAtivar o modo "Sequential Loading" nas configurações (recurso experimental) para mostrar as respostas do modelo uma a uma.
- Preferência de modeloEvite selecionar vários modelos grandes com parâmetros acima de 70B ao mesmo tempo e misture e combine modelos pequenos e médios
- aceleração de hardwareAtivar a aceleração da GPU no Chrome (chrome://flags/#enable-gpu-rasterization)
- otimização da redeConfigure o protocolo HTTP/2 no momento da implantação para reduzir o excesso de cabeçalhos de solicitação de API
Método de monitoramento: observe o gráfico Waterfall na guia Network (Rede) nas ferramentas de desenvolvimento do navegador para identificar os pontos de extremidade da API do modelo com resposta mais lenta. Recomenda-se que os usuários corporativos considerem a implantação localizada de gateways modelo.
Essa resposta foi extraída do artigoOpen-Fiesta: uma ferramenta de código aberto para conversar com vários macromodelos de IA ao mesmo tempoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como evitar o atraso na interface causado por várias respostas do modelo?
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