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大语言模型操作：最佳实践与指南
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原文英文，约1700词，阅读约需7分钟。
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内容提要
LLM在生产中面临响应时间不可预测和成本波动等挑战。LLMOps与传统MLOps不同，需关注实时令牌消耗和多层缓存等优化策略，以提升性能和降低成本。通过智能路由和语义缓存，团队可以加速开发、控制成本并提高可靠性。
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关键要点
- LLM在生产中面临响应时间不可预测和成本波动等挑战。
- LLMOps与传统MLOps不同，需关注实时令牌消耗和多层缓存等优化策略。
- LLM生成文本时按令牌逐个生成，导致响应时间不可预测。
- LLM推理成本波动，输入和输出令牌的费用不同。
- 团队需要掌握新的技能，如提示工程和语义评估。
- 正确实施LLMOps可以加快开发速度，控制成本，提高可靠性。
- LLMOps通过多代理系统支持自动化单元测试生成和代码质量验证。
- LLMOps的成本结构与MLOps相反，训练成本低但推理成本高。
- 智能路由可以将简单查询路由到更便宜的模型，降低推理成本。
- 语义缓存通过识别相似查询减少API调用，提高效率。
- 批处理优化可以提高GPU利用率，改善处理效率。
- 多层缓存架构适用于高重复查询场景，能显著降低成本。
- 端到端可观察性基础设施有助于监控推理时间和质量指标。
- 智能路由与语义缓存结合可实现显著的成本优化。
- 使用Redis可以简化LLMOps基础设施，提升性能和降低复杂性。
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