Requisitos de otimização de desempenho
Quando os fluxos de trabalho de IA precisam lidar com um grande número de solicitações simultâneas, um projeto não otimizado pode levar a atrasos na resposta e ao desperdício de recursos.
estratégia de otimização
- Configuração de execução paralela::
- Em YAML, use o
parallelismOs parâmetros controlam o grau de simultaneidade - Exemplo:
- over: _.items
map:
tool: process_item
parallelism: 10
- Em YAML, use o
- estratégia de cache::
- Habilite o armazenamento em cache de resultados de API acessados com frequência
- Define o tempo de expiração do cache:
cache: {ttl: 3600}
- modo de execução assíncrono::
- Para operações demoradas, use
async: truemarcações - Obtenção de resultados por meio de webhook ou sondagem
- Para operações demoradas, use
- Alocação de recursos::
- Ajuste das cotas de CPU/memória nas configurações do projeto
- Configuração de regras de extensão automática
Monitoramento e ajuste
- Use o painel de análise do tempo de execução fornecido pela plataforma
- Identificar e otimizar as etapas do hotspot
- Adição de dicas de índice a consultas de banco de dados
- Considere mover etapas de computação intensiva para instâncias de GPU
Essa resposta foi extraída do artigoJulep AI: uma plataforma de nuvem de IA para criar fluxos de trabalho corporais inteligentes em várias etapas usando DSLsO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a eficiência de execução dos fluxos de trabalho de IA do Julep para lidar com solicitações altamente simultâneas?
