Metodologia de otimização da velocidade de resposta
Para inteligências implantadas nas bordas, respostas de nível profissional de menos de 150 ms podem ser obtidas com três níveis de otimização:
- Nível de arquiteturaSelecione o modo "Global Edge" para atribuir automaticamente o nó mais próximo durante a implementação (os servidores de Cingapura/Tóquio são preferidos para usuários asiáticos), o que reduziu a latência da rede em 401 TP3T. Evite usar mais de 3 nós de LLM em tandem no processo.
- Nível de dadosCriar um índice hierárquico para o banco de dados de vetores do Weaviate e definir a "Política de cache" para problemas de HF (Console → Banco de dados → TTL para 24h). Desative a sincronização em tempo real de fontes de dados não essenciais.
- nível do modeloAjuste os parâmetros do nó LLM: temperatura ≤ 0,3 para reduzir a aleatoriedade, max_tokens é controlado em 512. Habilite o modo leve "FastGPT" para consultas simples.
Ferramentas de monitoramentoTempo de resposta do modelo: Visualize o "Mapa de calor da latência" no Monitoramento em tempo real para identificar consultas lentas; analise o gráfico de tendência do "Tempo de resposta do modelo" nos Relatórios toda semana e considere a reengenharia do processo quando P95＞300ms. Quando o P95＞300ms, a reconstrução do processo deve ser considerada.
Programa de emergênciaAtivar temporariamente o recurso "Auto-scale" para tráfego intenso (somente Enterprise Edition) ou definir um limite de taxa de solicitação.
Essa resposta foi extraída do artigoLamatic.ai: uma plataforma hospedada para criar e implantar rapidamente inteligências de IAO
