Wdrażanie rurociągów LLM bez rozbijania banku
Problem kosztów w produkcyjnej sztucznej inteligencji
Przejście od prototypu do produkcji często powoduje dziesięcio- do pięćdziesięciokrotny wzrost kosztów wnioskowania. Użycie tokena skaluje się wraz z ruchem, a bez starannej architektury miesięczne rachunki mogą szybko przekroczyć wartość wygenerowaną przez system.
Buforowanie semantyczne
Wiele zapytań produkcyjnych jest semantycznie podobnych, nawet jeśli różnią się leksykalnie. Semantyczna pamięć podręczna mapująca osadzanie przychodzących zapytań na poprzednie odpowiedzi może wyeliminować od trzydziestu do sześćdziesięciu procent zbędnych wywołań wnioskowania przy minimalnym wpływie na jakość odpowiedzi.
Trasowanie modelu
Nie każde żądanie wymaga modelu granicznego. Lekki klasyfikator może kierować proste zapytania do mniejszych, tańszych modeli, rezerwując drogie modele do naprawdę złożonych zadań. To wielopoziomowe podejście zazwyczaj zmniejsza koszty o czterdzieści procent lub więcej.
ActiveMotion Team
Powiązane artykuły
Co agenci AI oznaczają dla nowoczesnych firm
Praktyczny przegląd agentów AI, miejsc, w których tworzą wartość biznesową, oraz warunków odpowiedzialnego wdrożenia ich na produkcji.
Tworzenie niezawodnych agentów AI dla przepływów pracy w przedsiębiorstwie
Jak zaprojektować autonomicznych agentów, którzy radzą sobie ze złożonością świata rzeczywistego, radzą sobie z awariami i integrują się na dużą skalę z istniejącymi systemami przedsiębiorstwa.
Agentyczna sztuczna inteligencja kontra tradycyjna automatyzacja: dlaczego to rozróżnienie ma znaczenie
Zrozumienie spektrum, od automatyzacji opartej na regułach, przez drugich pilotów, po w pełni autonomicznych agentów, oraz dlaczego przedsiębiorstwa potrzebują sztucznej inteligencji, która działa, a nie tylko sugeruje.
Komentarze
Brak komentarzy. Bądź pierwszy!