Déployer des pipelines LLM sans se ruiner

Le problème des coûts dans l’IA de production

Le coût d’inférence de production dépend du trafic, de la taille des invites et des réponses, de la combinaison de modèles, des tentatives, de l’évaluation et de l’infrastructure de support. Créez un modèle de coûts spécifique à la charge de travail et mesurez-le sous une charge représentative avant de définir un budget.

Mise en cache sémantique

La mise en cache sémantique peut réduire les inférences répétées pour des charges de travail appropriées, mais les économies et les effets sur la qualité varient. Évaluez le taux de réussite, la fraîcheur, les limites d’autorisation, l’invalidation, la confidentialité et la qualité des réponses avant de l’activer.

Routage du modèle

Toutes les demandes ne nécessitent pas le même modèle. Le routage peut réduire les coûts, mais chaque itinéraire nécessite des évaluations de qualité, de sécurité, de latence et de repli sur des tâches représentatives. Signalez les économies mesurées pour la charge de travail sélectionnée plutôt qu’un pourcentage générique.