Cache invite: un guide avec implémentation de code

La mise en cache invite augmente considérablement l'efficacité des modèles de gros langues (LLM) en stockant et en réutilisant les réponses aux invites fréquemment demandées. Cela réduit les coûts, la latence et améliore l'expérience utilisateur globale. Ce billet de blog se plonge dans la mécanique de la mise en cache rapide, ses avantages et ses défis, et propose des stratégies de mise en œuvre pratiques.

Comprendre la mise en cache rapide

Invite Caching Fonctions en stockant les invites et leurs réponses correspondantes dans un cache. En recevant une correspondance ou une invite similaire, le système récupère la réponse en cache au lieu de se recomposer, évitant ainsi le traitement redondant.

Avantages de la mise en cache rapide

Les avantages sont triples:

• Réduction des coûts: LLMS facturent généralement par jeton. La mise en cache évite de générer des réponses à plusieurs reprises, conduisant à des économies de coûts substantielles.
• latence inférieure: La mise en cache accélère les temps de réponse, améliorant les performances du système.
• Expérience utilisateur améliorée: Les réponses plus rapides se traduisent par une meilleure expérience utilisateur, particulièrement cruciale dans les applications en temps réel.

Considérations avant d'implémenter la mise en cache rapide

Avant d'implémenter la mise en cache rapide, plusieurs facteurs doivent être soignés attentifs:

Cache Lifetime (TTL)

Chaque réponse en cache nécessite un temps de vivre (TTL) pour assurer la fraîcheur des données. Le TTL définit la période de validité d'une réponse en cache. Les entrées expirées sont supprimées ou mises à jour, déclenchant la recomputation lors des demandes ultérieures. Équilibrer la fraîcheur des données et l'efficacité de calcul nécessite un réglage TTL minutieux.

COMPRISE COMPRÉPRENDRE

Déterminer la similitude entre les invites nouvelles et mises en cache est essentielle. Des techniques comme la correspondance floue ou la recherche sémantique (utilisant des incorporations vectorielles) aident à évaluer la similitude rapide. Trouver le bon équilibre dans le seuil de similitude est crucial pour éviter à la fois les décalages et les opportunités de mise en cache manquées.

Stratégies de mise à jour du cache

Les stratégies comme les moindres plus récemment utilisées (LRU) aident à gérer la taille du cache en supprimant les entrées les moins récemment consultées lorsque le cache est plein. Cela priorise les invites fréquemment consultées.

Implémentation de la mise en cache rapide: un processus en deux étapes

1. Identifier les invites répétées: Surveillez votre système pour identifier les invites fréquemment répétées.
2. Stockez l'invite et la réponse: Stockez l'invite et sa réponse dans le cache, y compris les métadonnées comme TTL et les taux de coups / manche.

Mise en œuvre pratique avec Olllama: mise en cache vs pas de mise en cache

Cette section démontre une comparaison pratique de l'inférence mise en cache et non cache à l'aide de Olllama, un outil pour gérer les LLM localement. L'exemple utilise les données d'un livre d'apprentissage en profondeur hébergé par le Web pour générer des résumés en utilisant divers LLM (Gemma2, Llama2, Llama3).

Prérequis:

• Installez BeautifulSoup: !pip install BeautifulSoup
• Installez et exécutez Olllama (par exemple, ollama run llama3.1)

Le code (omis pour la concision) démontre le contenu du livre, effectuant une inférence non cache et mise en cache en utilisant la fonction ollama.generate() d'Olllama et de la mesure des temps d'inférence. Les résultats (également omis) montrent une réduction significative du temps d'inférence avec la mise en cache.

meilleures pratiques pour la mise en cache rapide

• Identifier les tâches répétitives: Focus sur les invites fréquemment répétées.
• Instructions cohérentes: Maintenir une formatage d'invite cohérente pour de meilleurs coups de cache.
• Équilibrer la taille et les performances du cache: Optimiser la taille de la taille du cache et de l'expulsion.
• Surveiller l'efficacité du cache: Suivre les taux de réussite du cache pour évaluer les performances.

Stockage et partage du cache

• Caches locales et distribuées: Choisissez entre les caches locales (plus simples) et distribuées (évolutives) en fonction de vos besoins.
• Partage d'invites mises en cache: Le partage entre les systèmes réduit les coûts et améliore les performances.
• confidentialité: crypter les données sensibles et implémenter les contrôles d'accès.

Empêcher l'expiration du cache

• Échauffement du cache: Pré-suppose le cache avec des invites communes.
• Pings Keep-Alive: rafraîchir périodiquement les entrées de cache fréquemment utilisées.

Prix des invites en cache

Comprendre le modèle de coût (écrit, lire, stocker) et optimiser en sélectionnant soigneusement les invites pour se cacher et en utilisant des valeurs TTL appropriées.

Problèmes courants avec la mise en cache rapide

• Missures du cache: Adressez les incohérences dans les structures rapides et ajustez les seuils de similitude.
• Invalidation du cache: Implémentez les politiques d'invalidation automatiques ou manuelles pour gérer les modifications de données.

Conclusion

La mise en cache rapide est une technique puissante pour optimiser les performances LLM et réduire les coûts. En suivant les meilleures pratiques décrites dans cet article de blog, vous pouvez tirer parti efficacement de la mise en cache rapide pour améliorer vos applications alimentées par l'IA.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!