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在AI编程时代,通过并行请求多个AI获取解决方案,可以提高效率。收集结果并总结出最常见的方案,节省时间并提升可行性,最终实现流式和并行处理,改善用户体验。

使用C#构建一个同时问多个LLM并总结的小工具

dotNET跨平台
dotNET跨平台 · 2025-05-10T00:04:16Z
在Java中使用Guava和JTokkit处理OpenAI模型的速率限制

处理API的速率限制对于并行请求至关重要。OpenAI设定了请求和令牌的速率限制。使用指数退避法重试失败请求,并通过令牌桶算法管理请求。初始化速率限制器以确保在令牌充足时发送请求,失败时进行重试。

在Java中使用Guava和JTokkit处理OpenAI模型的速率限制

DEV Community
DEV Community · 2025-03-27T16:33:53Z
在开发者的MacBook上对DeepSeek R1进行基准测试

本文分析了在MacBook M2 Pro上运行DeepSeek R1 Gwen 7B模型的性能。测试显示,单请求速度为53.1 tokens/s,19个并行请求降至9.1 tokens/s,256个请求仅为6.3 tokens/s,超过19个请求会显著延长响应时间,影响用户体验。整体而言,该模型适合日常任务,但在商业应用中表现不足。

在开发者的MacBook上对DeepSeek R1进行基准测试

DEV Community
DEV Community · 2025-02-04T20:00:42Z
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