提示緩存可以通過存儲和重複使用對常見提示的響應來顯著提高大語言模型（LLMS）的效率。這樣可以降低成本，延遲並改善整體用戶體驗。 該博客文章深入研究了迅速緩存，其優勢和挑戰的機制，並提供了實施策略。
理解提示緩存
通過存儲提示及其在緩存中的相應響應來提示緩存功能。 收到匹配或類似提示後，系統會檢索緩存的響應而不是重新計算，從而避免了冗餘處理。
提示緩存的優勢
好處是三倍：
降低的成本：
較低的延遲：緩存速度加快了響應時間，增強了系統性能。
改進的用戶體驗：更快的響應轉化為更好的用戶體驗，尤其是在實時應用程序中至關重要的。
在實施提示緩存之前的注意事項
在實施提示緩存之前，需要仔細考慮以下因素：>
>緩存壽命（TTL）
每個緩存的響應都需要使用時間（TTL）來確保數據新鮮度。 TTL定義了緩存響應的有效期。刪除或更新過期的條目，在後續請求時觸發重新計算。 平衡數據新鮮度和計算效率需要仔細的TTL調整。
提示相似性
確定新提示和緩存提示之間的相似性至關重要。諸如模糊匹配或語義搜索（使用向量嵌入）之類的技術有助於評估及時的相似性。 在相似性閾值中找到適當的平衡對於避免兩個不匹配和錯過緩存的機會至關重要。 >
>緩存更新策略
>最近使用的策略（LRU）（LRU）通過刪除最低訪問的條目後，有助於管理緩存大小。 這優先考慮經常訪問的提示。
實現提示緩存：兩步過程
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識別重複的提示：>監視您的系統以查明經常重複的提示。
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存儲提示和響應：將提示及其響應存儲在緩存中，包括ttl和hit/tims速率等元數據。
>
Ollama：Caching vs.無緩存
>本節展示了使用Ollama的緩存和非接近推理的實際比較，Ollama是用於本地管理LLMS的工具。 該示例使用來自網絡託管深度學習書籍的數據來使用各種LLM（gemma2，llama2，llama3）生成摘要。
>
>先決條件：
安裝BeautifulSoup：-
!pip install BeautifulSoup
安裝並運行Ollama（例如，- ）
ollama run llama3.1>
>代碼（省略為簡潔）演示了使用Ollama的函數以及測量推理時間進行未觸及和緩存的推理。 結果（也省略）顯示了緩存的推理時間大大減少。
ollama.generate()>提示緩存的最佳實踐
>識別重複任務：- 專注於經常重複的提示。
一致的說明：- 保持一致的提示格式格式以確保更好的緩存命中。
平衡緩存大小和性能：- 優化緩存大小和驅逐策略。
>
監視緩存效率：- 跟踪緩存命中率以評估性能。
>緩存存儲和共享
根據您的需求，
> 根據您的需求選擇局部（簡單）和分佈式（可擴展）緩存。 >
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共享緩存提示：跨系統共享會降低成本並提高性能。
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>隱私：加密敏感數據並實現訪問控件。
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防止高速緩存到期
緩存熱身：
>用普通提示預先填充緩存。
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> keep-alive ping：定期刷新經常使用的緩存條目。
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緩存提示的定價>
通過仔細選擇提示並使用適當的TTL值來了解成本模型（寫入，讀取，存儲）和優化。
提示緩存的常見問題
>緩存錯過：地址在提示結構中的地址不一致並調整相似性閾值。
- >緩存無效：實現自動或手動無效策略來處理數據更改。
- 結論
提示緩存是一種優化LLM性能和降低成本的強大技術。 通過遵循此博客文章中概述的最佳實踐，您可以有效利用提示緩存來增強您的AI驅動應用程序。
以上是提示緩存：代碼實施的指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
