Implementação de uma abordagem multidimensional para melhorar a capacidade de resposta do modelo
Recomendações de otimização de desempenho para 10 modelos de simultaneidade:
- camada de infraestrutura::
- Otimização da configuração do PostgreSQL: ajuste
shared_buffersPara a memória 25%, aumente awork_mem - Habilite o cache do Redis para dados de sessão acessados com frequência (é necessária uma autoextensão)
- Definição de limites de CPU/memória para evitar a contenção de recursos durante a implantação do Docker
- Otimização da configuração do PostgreSQL: ajuste
- Configuração da camada de aplicativos::
- Habilitar no painel de administração
智能路由Função para selecionar automaticamente modelos com base em tempos de resposta históricos - Defina limites de tempo limite para diferentes modelos (recomenda-se 30s para o Claude e 15s para o Gemini)
- Limitar o número de solicitações simultâneas para um único usuário (padrão 3, pode ser definido no
.env(Ajustes)
- Habilitar no painel de administração
- política de uso::
- Prefira modelos Ollama implantados localmente para tarefas com altos requisitos de tempo real
- As tarefas de processamento em lote usam o modo assíncrono (por meio do
await(Parâmetro ativado) - Limpeza periódica dos dados históricos da sessão (o painel de administração oferece operação em lote)
Recomendação de monitoramento: monitore a latência do P99 para cada modelo por meio do Vercel Analytics ou do Prometheus.
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