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怎样优化Julep AI工作流的执行效率以处理高并发请求？

2025-09-10

1.6 K

性能优化需求

当AI工作流需要处理大量并发请求时，未经优化的设计可能导致响应延迟和资源浪费。Julep AI提供多层次的效率优化机制。

并行执行配置：
- 在YAML中使用parallelism参数控制并发度
- 示例：
  - over: _.items map: tool: process_item parallelism: 10
缓存策略：
- 对频繁访问的API结果启用缓存
- 设置缓存过期时间：
  cache: {ttl: 3600}
异步执行模式：
- 对耗时操作使用async: true标记
- 通过webhook或轮询获取结果
资源分配：
- 在项目设置中调整CPU/内存配额
- 配置自动扩展规则