提示缓存可以通过存储和重复使用对常见提示的响应来显着提高大语言模型（LLMS）的效率。这样可以降低成本，延迟并改善整体用户体验。 该博客文章深入研究了迅速缓存，其优势和挑战的机制，并提供了实施策略。
理解提示缓存
通过存储提示及其在缓存中的相应响应来提示缓存功能。 收到匹配或类似提示后，系统会检索缓存的响应而不是重新计算，从而避免了冗余处理。
提示缓存的优势
好处是三倍：
降低的成本：
较低的延迟：缓存速度加快了响应时间，增强了系统性能。
改进的用户体验：更快的响应转化为更好的用户体验，尤其是在实时应用程序中至关重要的。
在实施提示缓存之前的注意事项
在实施提示缓存之前，需要仔细考虑以下因素：>
>缓存寿命（TTL）
每个缓存的响应都需要使用时间（TTL）来确保数据新鲜度。 TTL定义了缓存响应的有效期。删除或更新过期的条目，在后续请求时触发重新计算。 平衡数据新鲜度和计算效率需要仔细的TTL调整。
提示相似性
确定新提示和缓存提示之间的相似性至关重要。诸如模糊匹配或语义搜索（使用向量嵌入）之类的技术有助于评估及时的相似性。 在相似性阈值中找到适当的平衡对于避免两个不匹配和错过缓存的机会至关重要。>
>缓存更新策略
>最近使用的策略（LRU）（LRU）通过删除最低访问的条目后，有助于管理缓存大小。 这优先考虑经常访问的提示。
实现提示缓存：两步过程
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识别重复的提示：>监视您的系统以查明经常重复的提示。
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存储提示和响应：将提示及其响应存储在缓存中，包括ttl和hit/tims速率等元数据。
>
Ollama：Caching vs.无缓存
>本节展示了使用Ollama的缓存和非接近推理的实际比较，Ollama是用于本地管理LLMS的工具。 该示例使用来自网络托管深度学习书籍的数据来使用各种LLM（gemma2，llama2，llama3）生成摘要。
>
>先决条件：
安装BeautifulSoup：-
!pip install BeautifulSoup
安装并运行Ollama（例如，- ）
ollama run llama3.1>
>代码（省略为简洁）演示了使用Ollama的函数以及测量推理时间进行未触及和缓存的推理。 结果（也省略）显示了缓存的推理时间大大减少。
ollama.generate()>提示缓存的最佳实践
>识别重复任务：- 专注于经常重复的提示。
一致的说明：- 保持一致的提示格式格式以确保更好的缓存命中。
平衡缓存大小和性能：- 优化缓存大小和驱逐策略。
>
监视缓存效率：- 跟踪缓存命中率以评估性能。
>缓存存储和共享
根据您的需求，
> 根据您的需求选择局部（简单）和分布式（可扩展）缓存。>
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共享缓存提示：跨系统共享会降低成本并提高性能。
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>隐私：加密敏感数据并实现访问控件。
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防止高速缓存到期
缓存热身：
>用普通提示预先填充缓存。
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> keep-alive ping：定期刷新经常使用的缓存条目。
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缓存提示的定价>
通过仔细选择提示并使用适当的TTL值来了解成本模型（写入，读取，存储）和优化。
提示缓存的常见问题
>缓存错过：地址在提示结构中的地址不一致并调整相似性阈值。
- >缓存无效：实现自动或手动无效策略来处理数据更改。
- 结论
提示缓存是一种优化LLM性能和降低成本的强大技术。 通过遵循此博客文章中概述的最佳实践，您可以有效利用提示缓存来增强您的AI驱动应用程序。
以上是提示缓存：代码实施的指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
