GPTCache -Tutorial: Verbesserung der Effizienz in LLM -Anwendungen

GPTCache ist ein Open-Source-Framework für LLM-Anwendungen (Langwary Model) wie ChatGPT. Es werden zuvor erzeugte LLM -Antworten auf ähnliche Abfragen gespeichert. Anstatt sich auf die LLM zu verlassen, überprüft die Anwendung den Cache auf eine relevante Antwort, um die Zeit zu sparen.

In diesem Handbuch wird untersucht, wie GPTCache funktioniert und wie Sie ihn effektiv in Ihren Projekten verwenden können.

Was ist gptcache?

gptcache ist ein Caching-System, das die Leistung und Effizienz von Großsprachmodellen (LLMs) wie GPT-3 verbessern soll. Es hilft LLMs, die zuvor generierten Abfragen zu speichern, um Zeit und Mühe zu sparen.

Wenn wieder eine ähnliche Abfrage auftaucht, kann die LLM die zwischengespeicherte Antwort hochziehen, anstatt eine neue von Grund auf neu zu entwickeln.

Im Gegensatz zu anderen Tools arbeitet GPTCache zum semantischen Caching. Semantische Caches halten das Ziel einer Abfrage/Anfrage. Wenn die zuvor gespeicherten Abfragen zurückgerufen werden, verringert ihr Ergebnis die Workload des Servers und verbessert die Cache -Hit -Raten.

Vorteile der Verwendung von GPTCache

Die Hauptidee hinter GPTCache besteht darin, die während des Inferenzprozesses eines LLM generierten Zwischenberechnungen zu speichern und wiederzuverwenden. Dies hat mehrere Vorteile:

Kosteneinsparungen bei LLM -API -Aufrufen

Die meisten LLMs berechnen eine bestimmte Gebühr pro Anfrage basierend auf der Anzahl der verarbeiteten Token. Dann ist GPTCache nützlich. Es minimiert die Anzahl der LLM -API -Aufrufe, indem zuvor generierte Antworten für ähnliche Abfragen bedient werden. Dadurch spart dies Kosten, indem die zusätzlichen LLM -Anrufkosten gesenkt werden.

verbesserte Reaktionszeit und Effizienz

Die Reaktion aus einem Cache ist wesentlich schneller, als sie von Grund auf neu zu erzeugen, indem das LLM abfragt. Es steigert die Geschwindigkeit und verbessert die Reaktionszeiten. Effiziente Reaktionen verringern die Belastung des LLM selbst und befreien Platz, der anderen Aufgaben zugewiesen werden kann.

Verbesserte Benutzererfahrung durch schnellere Anwendungsleistung

Angenommen, Sie suchen Fragen nach Ihren Inhalten. Jede Frage, die Sie stellen, dauert ewig, bis die KI beantwortet wird. Warum? Weil die meisten LLM -Dienste die Anfragegrenzen innerhalb festgelegter Zeiträume durchsetzen. Diese Grenzen überschreiten Blöcke weitere Anfragen, bis das Grenzwert zurückgesetzt wird, was zu Serviceunterbrechungen führt.

Chatgpt kann seine Antwort -Generierungslimit

erreichen

Um diese Probleme zu vermeiden, kann Gptchache frühere Antworten auf ähnliche Fragen vornehmen. Wenn Sie nach etwas fragen, überprüft es schnell seinen Speicher und liefert die Informationen blitzschnell. Infolgedessen erhalten Sie Ihre Antwort in kürzerer Zeit als gewöhnlich.

Einfach ausgedrückt, indem GPTCACHE die Antworten zwischen zwischengespeicherten Antworten setzt, stellt GPTCache sicher, dass LLM-basierte Anwendungen reaktionsschnell und effizient werden-genau wie Sie es von jedem modernen Tool erwarten würden.

GPTCache

einrichten

So können Sie GPTCache direkt installieren:

Installation und Konfiguration

installieren Sie das GPTCache -Paket mit diesem Code.

! pip install -q gptcache

Importieren Sie als nächstes GPTCache in Ihre Anwendung.

from gptcache import GPTCache
cache = GPTCache()  
# keep the mode default 

das ist es, und du bist fertig!

Integration in LLMs

Sie können GPTCache in LLMs über den LLM -Adapter integrieren. Ab sofort ist es mit nur zwei großsprachigen Modelladaptern kompatibel:

• openai
• Langchain

So können Sie es in beide Adapter integrieren:

gptcache mit openai chatgpt api

, um gptcache in openai zu initialisieren, den Cache initialisieren und OpenAI von gptcache.adapter importieren.

from gptcache import cache
from gptcache.adapter import openai

cache.init()
cache.set_openai_key()

Bevor Sie den Beispielcode ausführen, setzen Sie die Umgebungsvariable openai_api_key, indem Sie Echo $ openai_api_key ausführen.

Wenn es noch nicht festgelegt ist, können Sie es mit Export openai_api_key = your_api_key auf unix/linux/macOS -Systemen einstellen oder openai_api_key = your_api_key unter Windows -Systemen setzen.

Wenn Sie dann Chatgpt zwei genaue Fragen stellen, wird die Antwort auf die zweite Frage aus dem Cache abgerufen, anstatt erneut Chatgpt zu stellen.

Hier ist ein Beispielcode für ähnliche Suchcache:

import time


def response_text(openai_resp):
    return openai_resp['choices'][0]['message']['content']

print("Cache loading.....")

# To use GPTCache, that's all you need
# -------------------------------------------------
from gptcache import cache
from gptcache.adapter import openai

cache.init()
cache.set_openai_key()
# -------------------------------------------------

question = "what's github"
for _ in range(2):
    start_time = time.time()
    response = openai.ChatCompletion.create(
      model='gpt-3.5-turbo',
      messages=[
        {
            'role': 'user',
            'content': question
        }
      ],
    )
    print(f'Question: {question}')
    print("Time consuming: {:.2f}s".format(time.time() - start_time))
    print(f'Answer: {response_text(response)}\n')

Hier ist, was Sie in der Ausgabe sehen werden:

Das zweite Mal dauerte GPT fast 0 Sekunden, um dieselbe Frage zu beantworten

gptcache mit Langchain

Wenn Sie einen anderen LLM verwenden möchten, probieren Sie den Langchain -Adapter. So können Sie GPTCAHE in Langchain integrieren:

from langchain.globals import set_llm_cache
from langchain_openai import OpenAI

# To make the caching really obvious, lets use a slower model.
llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct", n=2, best_of=2)

Erfahren Sie, wie Sie LLM -Anwendungen mit Langchain erstellen.

GPTCache in Ihren Projekten

verwenden

Schauen wir uns an, wie GPTCache Ihre Projekte unterstützen kann.

grundlegende Operationen

llms kann aufgrund der inhärenten Komplexität und Variabilität von LLM -Abfragen unwirksam werden, was zu einer niedrigen Cache -Trefferquote führt.

Um diese Einschränkung zu überwinden, nimmt GPTCache semantische Caching -Strategien an. Semantisches Caching speichert ähnliche oder verwandte Abfragen - die Wahrscheinlichkeit von Cache -Treffern und Verbesserung der Gesamt -Caching -Effizienz.

.

gptcache nutzt Algorithmen ein, um Abfragen in numerische Darstellungen umzuwandeln, die als Emettendings bezeichnet werden. Diese Einbettungen werden in einem Vektorspeicher gespeichert, um effiziente Ähnlichkeitssuche zu ermöglichen. Dieser Prozess ermöglicht es GPTCache, ähnliche oder verwandte Abfragen aus dem Cache -Speicher zu identifizieren und abzurufen.

Mit seinem modularen Design können Sie semantische Cache -Implementierungen entsprechend Ihren Anforderungen anpassen.

jedoch - manchmal kann falsche Cache -Hits und Cache -Missen in einem semantischen Cache auftreten. Um diese Leistung zu überwachen, bietet GPTCache drei Leistungsmetriken:

• Trefferverhältnis misst die Erfolgsrate eines Cache bei erfüllenden Anforderungen. Höhere Werte zeigen eine bessere Leistung an.
• Latenz gibt die Zeit an, die zum Abrufen von Daten aus dem Cache benötigt wird, wo niedriger besser ist.
• rechnen Sie den Anteil der korrekt bedienten Cache -Abfragen. Höhere Prozentsätze spiegeln eine bessere Genauigkeit wider.

Erweiterte Funktionen

Alle grundlegenden Datenelemente wie die ersten Abfragen, Eingabeaufforderungen, Antworten und Zugriffszeitstempel werden in einem "Datenmanager" gespeichert. GPTCache unterstützt derzeit die folgenden Cache -Speicheroptionen:

• sqlite
• mysql
• postgresql -Datenbanken.

es unterstützt noch nicht die NoSQL -Datenbank, aber es ist geplant, bald aufgenommen zu werden.

Verwenden der Räumungsrichtlinien

GPTCache kann jedoch Daten aus dem Cache -Speicher basierend auf einem angegebenen Grenzwert oder einer angegebenen Anzahl entfernen. Um die Cache -Größe zu verwalten, können Sie entweder einen kürzlich verwendeten (LRU) Richtlinienpolitik oder einen ersten In -In-, First Out (FIFO) -Ansatz implementieren.

• LRU -Räumungsrichtlinie Räumt die am wenigsten zugegriffenen Elemente aus.
• In der Zwischenzeit verwirft die FIFO -Räumungsrichtlinie die zwischengespeicherten Elemente, die für die längste Dauer vorhanden sind.

Bewertung der Antwortleistung

GPTCache verwendet eine "Bewertung" -Funktion, um zu bewerten, ob eine zwischengespeicherte Antwort eine Benutzerabfrage anspricht. Dazu sind drei Eingänge erforderlich:

• Benutzeranforderung für Daten
• zwischengespeicherte Daten werden ausgewertet
• benutzerdefinierte Parameter (falls vorhanden)

Sie können auch zwei weitere Funktionen verwenden:

• ’ log_time_func 'Mithilfe und melden Sie die Dauer intensiver Aufgaben wie das Generieren von„ Einbettung “oder die Ausführung von Cache‘ suchanfragen . Dies hilft, die Leistungsmerkmale zu überwachen.
• mit " yealthTthreshold, " können Sie den Schwellenwert definieren GPTCache Best Practices und Fehlerbehebung

Jetzt, da Sie wissen, wie GPTCache funktioniert, finden Sie hier einige Best Practices und Tipps, um sicherzustellen, dass Sie seine Vorteile nutzen.

Optimierung der GPTCache -Leistung

Es gibt mehrere Schritte, die Sie ausführen können, um die Leistung von gptcache zu optimieren, wie unten beschrieben.

1. Klären Sie Ihre Eingabeaufforderungen

Wie Sie Ihre LLM auffordern, wirkt sich auf die Funktionsweise von GPTCache aus. Halten Sie also Ihre Formulierung konsistent, um Ihre Chancen auf den Cache zu verbessern.

Verwenden Sie beispielsweise eine konsistente Phrasierung wie "Ich kann mich nicht in meinem Konto anmelden." Auf diese Weise erkennt GPTCache ähnliche Probleme, wie "mein Passwort vergessen" oder "Kontoanmeldungsprobleme" effizienter.

2. Verwenden Sie die integrierten Tracking-Metriken

Überwachen Sie integrierte Metriken wie Hit-Verhältnis, Rückruf und Latenz, um die Leistung Ihres Cache zu analysieren. Ein höheres Trefferverhältnis zeigt an, dass der Cache effektiver angeforderte Inhalte aus gespeicherten Daten dient und Ihnen hilft, seine Effektivität zu verstehen.

3. Skalierung von GPTCache für LLM -Anwendungen mit großen Benutzerbasen

Um gptcache für größere LLM -Anwendungen zu skalieren, implementieren Sie einen gemeinsam genutzten Cache -Ansatz, der denselben Cache für Benutzergruppen mit ähnlichen Profilen verwendet. Erstellen Sie Benutzerprofile und klassifizieren Sie sie, um ähnliche Benutzergruppen zu identifizieren.

Nutzung eines gemeinsam genutzten Cache für Benutzer derselben Profilgruppe liefert gute Renditen in Bezug auf Cache -Effizienz und Skalierbarkeit.

Dies liegt daran, dass Benutzer innerhalb derselben Profilgruppe tendenziell verwandte Abfragen haben, die von zwischengespeicherten Antworten profitieren können. Sie müssen jedoch die richtigen Benutzerprofil- und Klassifizierungstechniken an Gruppiernutzer anwenden und die Vorteile des gemeinsam genutzten Caching genau maximieren.

Fehlerbehebung bei gängigen GPTCACHE -Problemen

Wenn Sie mit GPTCache zu kämpfen haben, können Sie mehrere Schritte unternehmen, um die Probleme zu beheben.

1. Cache Invalidierung

gptcache basiert auf aktuellen Cache-Antworten. Wenn sich die Antworten des zugrunde liegenden LLM oder die Absicht des Benutzers im Laufe der Zeit ändert, können die zwischengespeicherten Antworten ungenau oder irrelevant werden.

Um dies zu vermeiden, setzen Sie die Ablaufzeiten für zwischengespeicherte Einträge basierend auf der erwarteten Aktualisierungsfrequenz des LLM und aktualisieren Sie den Cache regelmäßig.

2. Übergeordnet auf zwischengespeicherte Antworten

Während GPTCACHE die Effizienz verbessern kann, kann eine übermäßige Abhängigkeit von zwischengespeicherten Antworten zu ungenauen Informationen führen, wenn der Cache nicht ordnungsgemäß ungültig ist.

Stellen Sie zu diesem Zweck sicher, dass Ihre Anwendung auch für ähnliche Fragen frische Antworten aus dem LLM abruft. Dies behält die Genauigkeit und Qualität der Antworten bei der Behandlung kritischer oder zeitempfindlicher Informationen bei.

3. Ignorieren von Cache -Qualität

Die Qualität und Relevanz der zwischengespeicherten Antwort beeinflussen die Benutzererfahrung. Sie sollten also Bewertungsmetriken verwenden, um die Qualität der zwischengespeicherten Antworten zu bewerten, bevor Sie sie den Benutzern bedienen.

Durch das Verständnis dieser potenziellen Fallstricke und deren Lösungen können Sie sicherstellen, dass GPTCACHE die Leistung und Kosteneffizienz Ihrer LLM-Anträge effektiv verbessert-ohne Kompromisse für Kompromisse oder Benutzererfahrung.

Wrap-up

gptcache ist ein leistungsstarkes Tool zur Optimierung der Leistung und der Kosteneffizienz von LLM-Anwendungen. Eine ordnungsgemäße Konfiguration, Überwachung und Cache -Bewertungsstrategien sind erforderlich, um sicherzustellen, dass Sie genaue und relevante Antworten erhalten.

Wenn Sie neu in LLMs sind, können diese Ressourcen helfen:

• Entwicklung großer Sprachmodelle
• Bauen von LLM -Anwendungen mit Langchain und GPT
• Training eines LLM mit Pytorch
• Verwenden von LLM mit Cohere api
• Entwickeln von LLM -Anwendungen mit Langchain

FAQs

Wie initialisieren Sie den Cache, um gptcache auszuführen und die OpenAI -API zu importieren?

Importieren Sie den Cache und importieren Sie die OpenAI -API, OpenAI von gptcache.adapter. Dadurch wird der Datenmanager automatisch so festgelegt, dass er den genauen Cache entspricht. So können Sie das tun:

! pip install -q gptcache

Was passiert, wenn Sie Chatgpt dieselbe Frage zweimal stellen? Die Antwort auf die zweite Frage wird also aus dem Cache erhalten, ohne erneut Chatgpt zu beantragen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGPTCache -Tutorial: Verbesserung der Effizienz in LLM -Anwendungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!