在云端使用大型语言模型时优化性能和成本的策略

云端大型语言模型使用时的性能和成本优化策略

大型语言模型(LLM)近来开始在商业领域崭露头角,并将进一步扩大应用。随着公司逐渐了解到实施LLM的好处,数据团队会根据业务需求调整模型。

对于企业来说,最佳选择是利用云平台来满足各种LLM需求。然而,云端可能会存在许多障碍,影响LLM的性能并增加使用成本。这显然是我们希望避免的。

因此,本文将尝试提出一种优化LLM在云端性能并控制成本的策略。这个策略是什么?让我们来看看。

1. 拥有明确的预算计划

在实施任何优化性能和成本的策略之前,我们必须了解自己的财务状况。我们愿意在LLM上投入多少预算将成为我们的限制条件。较高的预算可能会带来更显著的性能结果,但如果不能支持业务,可能并不是最优选择。

预算计划需要与各方进行广泛的讨论,以避免浪费。明确业务想要解决的关键重点,并评估LLM是否值得投资。

这个策略同样适用于任何独立企业或个人。拥有为LLM拟定的预算将有助于解决长期的财务问题。

2. 决定合适的模型大小和硬件

随着研究的进展,我们可以选择许多种类的LLM来解决问题。较小参数的模型优化速度更快,但可能无法最佳地解决业务问题。而较大的模型具有更丰富的知识库和创造力,但计算成本也更高。

在选择模型时,性能和成本之间存在权衡,我们需要综合考虑。我们是否需要更大参数的模型以获得更好性能,但需要更高成本,还是相反?这是我们需要问自己的问题。因此,请尽量评估自己的需求。

此外,云端硬件也可能影响性能。更好的GPU内存可能具有更快的响应时间,可以支持更复杂的模型并降低延迟。然而,更高的内存意味着更高的成本。

3. 选择合适的推理选项

根据云平台的不同,推理选项会有很多选择。根据应用负载要求进行比较,你想选择的选项可能也会有所不同。然而,推理也会影响成本使用,因为每个选项的资源数量是不同的。

Amazon SageMaker推理选项为例,你的推理选项有:

  1. 实时推理。当输入进入时,推理会立即处理响应。这通常用于实时应用,如聊天机器人、翻译等。由于始终需要低延迟,即使在低需求时期,应用也需要高计算资源。这意味着如果需求不高,LLM与实时推理可能会带来更高的成本而没有任何好处。
  1. 无服务器推理。这种推理是云平台根据需要动态缩放和分配资源。性能可能会受到影响,因为每次启动资源时都会稍有延迟。但这是最具成本效益的选择,因为我们只需按使用量付费。
  1. 批量转换。推理是按批次处理请求。这意味着推理只适用于离线过程,因为我们不会立即处理请求。对于任何需要即时处理的应用来说,它可能不适合,因为始终会有延迟,但成本不高。
  1. 异步推理。这种推理适用于后台任务,它在后台运行推理任务,而结果稍后检索。在性能方面,它适合需要长时间处理的模型,因为可以在后台同时处理多个任务。在成本方面,由于更好的资源分配,它也可能具有成本效益。

尝试评估您的应用程序需要什么,以便选择最有效的推理选项。

4. 构建有效的提示

LLM是一个具有特殊案例的模型,因为标记数量会影响我们需要支付的成本。这就是为什么我们需要构建一个有效的提示,既可以用于输入,也可以用于输出,同时还能保持输出质量。

尝试构建一个指定了一定数量段落输出的提示,或者使用总结段落,例如“总结”、“简明”等等。同时,准确构建输入提示以生成所需的输出。不要让LLM模型产生比您所需更多的内容。

5. 缓存响应

有些信息可能反复被问到,并且每次都有相同的响应。为了减少查询次数,我们可以将所有典型的信息缓存到数据库中,并在需要时调用。

通常,数据存储在向量数据库中,如Pinecone或Weaviate,但云平台也应该有自己的向量数据库。我们希望缓存的响应将被转换为向量形式,并存储以供将来查询使用。

在有效地缓存响应时会面临一些挑战,因为我们需要管理策略,确保缓存响应不足以回答输入查询。此外,一些缓存相互之间可能相似,这可能导致错误的响应。合理管理响应,并拥有一个足够的数据库可以帮助降低成本。

结论

如果我们不正确对待部署的LLM,它可能会给我们带来过高的成本和不准确的性能。因此,这里有一些可用于优化云端LLM的性能和成本的策略:

  1. 制定明确的预算计划,
  2. 选择适合的模型大小和硬件,
  3. 选择合适的推理选项,
  4. 构建有效的提示,
  5. 缓存响应。

[Cornellius Yudha Wijaya](https://www.linkedin.com/in/cornellius-yudha-wijaya/)是一名数据科学助理经理和数据作者。在全职工作于Allianz Indonesia的同时,他喜欢通过社交媒体和写作媒体分享Python和数据技巧。