Caching Prompt: Panduan dengan Pelaksanaan Kod

Caching Prompt secara signifikan meningkatkan kecekapan model bahasa besar (LLMS) dengan menyimpan dan menggunakan semula respons kepada petunjuk yang sering diminta. Ini mengurangkan kos, latensi, dan meningkatkan pengalaman pengguna keseluruhan. Jawatan blog ini menyelidiki mekanik caching segera, kelebihan dan cabarannya, dan menawarkan strategi pelaksanaan praktikal.

Memahami Caching Prompt

fungsi caching prompt dengan menyimpan arahan dan respons yang sepadan dalam cache. Setelah menerima prompt yang sepadan atau serupa, sistem mengambil semula respons cache dan bukannya rekomputer, dengan itu mengelakkan pemprosesan berlebihan.

Kelebihan Caching Prompt

faedahnya adalah tiga kali ganda:

• Kos yang dikurangkan: LLMS biasanya mengenakan bayaran setiap token. Caching mengelakkan menjana tindak balas berulang kali, yang membawa kepada penjimatan kos yang besar.
• Latihan yang lebih rendah: Caching mempercepatkan masa tindak balas, meningkatkan prestasi sistem.
• Pengalaman pengguna yang lebih baik: Respons lebih cepat diterjemahkan kepada pengalaman pengguna yang lebih baik, terutamanya penting dalam aplikasi masa nyata.

Pertimbangan sebelum melaksanakan Caching Prompt

Sebelum melaksanakan caching cepat, beberapa faktor memerlukan pertimbangan yang teliti:

Cache Lifetime (TTL)

Setiap tindak balas cache memerlukan masa untuk hidup (TTL) untuk memastikan kesegaran data. TTL mentakrifkan tempoh kesahihan tindak balas cache. Penyertaan yang telah tamat tempoh dikeluarkan atau dikemas kini, mencetuskan recomputation apabila permintaan berikutnya. Mengimbangi kesegaran data dan kecekapan pengiraan memerlukan penalaan TTL yang berhati -hati.

persamaan prompt

Menentukan persamaan antara arahan baru dan cache adalah kritikal. Teknik seperti pencocokan kabur atau carian semantik (menggunakan embeddings vektor) membantu menilai persamaan segera. Mencari keseimbangan yang betul dalam ambang persamaan adalah penting untuk mengelakkan kedua -dua ketidakcocokan dan peluang caching yang tidak dijawab.

Strategi Kemas Kini Cache

Strategi seperti yang paling kurang digunakan baru -baru ini (LRU) membantu menguruskan saiz cache dengan mengeluarkan entri yang paling kurang baru -baru ini diakses apabila cache penuh. Ini memprioritaskan arahan yang sering diakses.

Melaksanakan Caching Prompt: Proses dua langkah

1. Kenal pasti arahan berulang: Pantau sistem anda untuk menentukan arahan yang sering diulangi.
2. Simpan prompt dan respons: Simpan prompt dan responsnya dalam cache, termasuk metadata seperti TTL dan kadar hit/miss.

Pelaksanaan Praktikal dengan Ollama: Caching vs. No Caching

Bahagian ini menunjukkan perbandingan praktikal kesimpulan cache dan tidak dicuci menggunakan Ollama, alat untuk menguruskan LLMs secara tempatan. Contohnya menggunakan data dari buku pembelajaran mendalam yang dihoskan oleh web untuk menghasilkan ringkasan menggunakan pelbagai LLMS (GEMMA2, LLAMA2, LLAMA3).

Prasyarat:

• Pasang BeautifulSoup: !pip install BeautifulSoup
• Pasang dan jalankan ollama (mis., ) ollama run llama3.1

Kod (yang ditinggalkan untuk keringkasan) menunjukkan kandungan buku yang diambil, melakukan kesimpulan yang tidak cache dan cache menggunakan fungsi

Ollama, dan mengukur masa kesimpulan. Hasilnya (juga ditinggalkan) menunjukkan pengurangan yang ketara dalam masa kesimpulan dengan caching. ollama.generate()

amalan terbaik untuk caching segera

• Kenal pasti tugas berulang: Fokus pada arahan yang sering diulang.
• Arahan yang konsisten: Mengekalkan pemformatan prompt yang konsisten untuk hits cache yang lebih baik.
• Baki saiz cache dan prestasi: Mengoptimumkan saiz cache dan dasar pengusiran.
Memantau keberkesanan cache:
• Kadar hit cache trek untuk menilai prestasi.
penyimpanan cache dan perkongsian

cache tempatan vs diedarkan:
• Pilih antara cache tempatan (mudah) dan diedarkan (berskala) berdasarkan keperluan anda.
Perkongsian Cache Prompt:
• Perkongsian merentasi sistem mengurangkan kos dan meningkatkan prestasi.
Privasi:
• menyulitkan data sensitif dan melaksanakan kawalan akses.
Mencegah tamat tempoh cache

Cache Warm-Up:
• Pra-populasi cache dengan arahan biasa.
Pings-Alive Pings:
• penyegaran semula cache yang sering digunakan secara berkala.
Harga Prompt Cache

Memahami model kos (menulis, membaca, menyimpan) dan mengoptimumkan dengan memilih dengan teliti untuk cache dan menggunakan nilai TTL yang sesuai.

Isu Biasa dengan Caching Prompt

Cache Miss:
• Alamat ketidakkonsistenan dalam struktur segera dan menyesuaikan ambang persamaan.
Pembatalan cache:
• Melaksanakan dasar pembatalan automatik atau manual untuk mengendalikan perubahan data.
Kesimpulan

Caching Prompt adalah teknik yang kuat untuk mengoptimumkan prestasi LLM dan mengurangkan kos. Dengan mengikuti amalan terbaik yang digariskan dalam catatan blog ini, anda boleh memanfaatkan caching dengan berkesan untuk meningkatkan aplikasi berkuasa AI anda.

Atas ialah kandungan terperinci Caching Prompt: Panduan dengan Pelaksanaan Kod. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!