프롬프트 캐싱 : 코드 구현 가이드

프롬프트 캐싱은 자주 요청한 프롬프트에 응답을 저장하고 재사용하여 대형 언어 모델 (LLM)의 효율성을 크게 향상시킵니다. 이는 비용, 대기 시간을 줄이며 전반적인 사용자 경험을 향상시킵니다. 이 블로그 게시물은 신속한 캐싱의 역학, 장점과 과제를 탐구하고 실용적인 구현 전략을 제공합니다. 프롬프트 캐싱 이해

캐시 내에 프롬프트 및 해당 응답을 저장하여 캐싱 함수를 자랑합니다. 일치하거나 유사한 프롬프트를 수신하면 시스템은 재조정 대신 캐시 된 응답을 검색하여 중복 처리를 피합니다.

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프롬프트 캐싱의 장점 혜택은 세 가지입니다

비용 절감 :

llms는 일반적으로 토큰 당 청구됩니다. 캐싱은 응답을 반복적으로 생성하지 않아 상당한 비용 절감을 초래합니다.

낮은 대기 시간 : 캐싱 속도 속도를 높이고 시스템 성능 향상. 향상된 사용자 경험 : 더 빠른 응답은 더 나은 사용자 경험으로, 특히 실시간 응용 프로그램에서 중요합니다.

프롬프트 캐싱을 구현하기 전에 고려 사항 프롬프트 캐싱을 구현하기 전에 몇 가지 요소를 신중하게 고려해야합니다 캐시 수명 (TTL) 각 캐시 된 응답에는 데이터 신선함을 보장하기 위해 TTL (Time-to-Live)가 필요합니다. TTL은 캐시 응답의 유효 기간을 정의합니다. 만료 된 항목이 제거 또는 업데이트되어 후속 요청시 재 계산이 트리거됩니다. 데이터 균형 데이터 신선도 및 계산 효율성은 신중한 TTL 튜닝이 필요합니다. 프롬프트 유사성 새로운 프롬프트와 캐시 된 프롬프트 사이의 유사성을 결정하는 것이 중요합니다. 퍼지 매칭 또는 시맨틱 검색 (벡터 임베딩 사용)과 같은 기술은 신속한 유사성을 평가하는 데 도움이됩니다. 유사성 임계 값에서 올바른 균형을 찾는 것은 두 가지 불일치와 캐싱 기회를 놓치는 것을 피하기 위해 중요합니다.

캐시 업데이트 전략 최근에 사용 된 최소한 사용 (LRU)과 같은 전략은 캐시가 가득 차있을 때 가장 최근에 액세스 한 항목을 제거하여 캐시 크기를 관리하는 데 도움이됩니다. 이것은 자주 접근하는 프롬프트를 우선시합니다 프롬프트 캐싱 구현 : 2 단계 프로세스

반복 된 프롬프트 식별 :

시스템을 모니터링하여 자주 반복되는 프롬프트를 찾아냅니다. 프롬프트 및 응답 저장 :

TTL 및 HIT/MISS 요금과 같은 메타 데이터를 포함하여 캐시에 프롬프트와 그 응답을 저장하십시오.
1. Ollama와의 실제 구현 : 캐싱 vs. 캐싱 이 섹션에서는 LLMS를 로컬로 관리하는 도구 인 Ollama를 사용하여 캐시 된 및 비 캐시 된 추론을 실질적으로 비교하는 것을 보여줍니다. 이 예제는 웹 호스팅 된 딥 러닝 북의 데이터를 사용하여 다양한 LLM (gemma2, llama2, llama3)을 사용하여 요약을 생성합니다. 전제 조건 : BeautifulSoup을 설치하십시오 :
ollama를 설치하고 실행하십시오 (예 : )
2. (간결성을 위해 생략)는 책 내용을 가져오고, Ollama의 함수를 사용하여 비 캐시 및 캐시 된 추론을 수행하고, 추론 시간을 측정하는 것을 보여줍니다. 결과 (생략)는 캐싱과의 추론 시간의 상당한 감소를 보여줍니다. 프롬프트 캐싱을위한 모범 사례
반복적 인 작업 식별 :

자주 반복되는 프롬프트에 중점을 둡니다

일관된 지침 :

더 나은 캐시 히트를위한 일관된 프롬프트 형식 유지. 균형 캐시 크기 및 성능 :

캐시 크기 및 퇴거 정책 최적화.

캐시 효과 모니터링 :

캐시 적중률을 추적하여 성능을 평가합니다.

캐시 저장소 및 공유

• 로컬 대 분산 캐시 : !pip install BeautifulSoup는 필요에 따라 로컬 (간단한)과 분산 (확장 가능한) 캐시 중에서 선택하십시오. 캐시 된 프롬프트 공유 : 시스템을 공유하면 비용이 줄어들고 성능이 향상됩니다.
개인 정보 :
• 민감한 데이터를 암호화하고 액세스 제어를 구현합니다 ollama run llama3.1 캐시 만료 방지
캐시 워밍업 :

캐시를 일반적인 프롬프트로 사전 포기하십시오 청산 핑 :

주기적으로 자주 사용되는 캐시 항목을 새로 고치십시오 ollama.generate() 캐시 된 프롬프트의 가격 비용 모델 (쓰기, 읽기, 스토리지)을 이해하고 캐시에 대한 프롬프트를 신중하게 선택하고 적절한 TTL 값을 사용하여 최적화하십시오. 프롬프트 캐싱의 일반적인 문제

캐시 누락 : 프롬프트 구조에서 불일치를 해결하고 유사성 임계 값을 조정합니다. 캐시 무효화 :

데이터 변경을 처리하기 위해 자동 또는 수동 무효화 정책을 구현하십시오.

• 결론 프롬프트 캐싱은 LLM 성능을 최적화하고 비용 절감을위한 강력한 기술입니다. 이 블로그 게시물에 요약 된 모범 사례를 따르면 프롬프트 캐싱을 효과적으로 활용하여 AI 기반 응용 프로그램을 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 프롬프트 캐싱 : 코드 구현 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!