Esquema de garantia de estabilidade de quatro camadas baseado no GPT-Load
Os problemas comuns em cenários de alta simultaneidade incluem: limitação da velocidade da API, jitter de rede, tempo limite de resposta e assim por diante. Esses problemas podem ser resolvidos sistematicamente pelo sistema de balanceamento de carga do GPT-Load:
- camada de distribuição de solicitaçõesSuporte para definir o número máximo de simultaneidade (modificar o parâmetro de réplicas do docker-compose.yml)
- camada de falha e nova tentativaAlgoritmo de backoff exponencial incorporado, tenta novamente de forma automática quando são detectados erros 5xx (padrão 3 vezes, ajustável por meio de RETRY_TIMES em .env)
- Camada de aceleração de cacheConfigure o cluster do Redis para armazenar automaticamente em cache os resultados das solicitações de HF (você precisa ativar a chave de cache na interface de administração)
- camada de proteção contra fusãoChave de problema: suspende automaticamente a chave de problema quando a taxa de erro excede um limite e a retoma periodicamente por meio de um mecanismo de verificação de integridade.
Sugestões de operação e manutenção: 1) Mantenha a conexão Redis consistente durante a implantação do cluster; 2) Verifique regularmente os registros do docker compose para monitorar os registros de erros; 3) Configure regras de alerta automatizadas em combinação com o Prometheus. Os testes de desempenho mostram que essa solução pode melhorar o QPS em 5 a 8 vezes.
Essa resposta foi extraída do artigoGPT-Load: ferramenta de gerenciamento de chaves e pool de agentes de modelo de alto desempenhoO