Artificial Intelligence (AI)

Maximizing AI Efficiency in Production with Caching: A Cost-Efficient Performance Booster | by Han HELOIR, Ph.D. ☕️ | Mar, 2024

Written by smirow

Nutzen Sie die Kraft des Cachings, um KI-Lösungen mit der vollständigen Übersicht über Langchain Caching zu skalieren

Han HELOIR, Ph.D. ☕️
Auf dem Weg zur Datenwissenschaft

14 Minuten Lesezeit

vor 10 Stunden

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Trotz des transformativen Potenzials von KI-Anwendungen schaffen es rund 70 % von ihnen nie in die Produktion. Herausforderungen? Kosten, Leistung, Sicherheit, Flexibilität und Wartbarkeit. In diesem Artikel gehen wir auf zwei entscheidende Herausforderungen ein: steigende Kosten und den Bedarf an hoher Leistung – und zeigen, wie effektiv die Caching-Strategie in der KI ist. DER Lösung.

Foto von Possessed Photography auf Unsplash

Die Kostenherausforderung: Wenn Größe auf Ausgaben trifft

Der Betrieb von KI-Modellen, insbesondere im großen Maßstab, kann unerschwinglich teuer sein. Nehmen Sie zum Beispiel das GPT-4-Modell, das 30 US-Dollar für die Verarbeitung von 1 Million Eingabe-Tokens und 60 US-Dollar für 1 Million Ausgabe-Tokens kostet. Diese Zahlen können sich schnell summieren, was die flächendeckende Einführung für viele Projekte zu einer finanziellen Herausforderung macht.

Um dies ins rechte Licht zu rücken, stellen Sie sich einen Kundenservice-Chatbot vor, der durchschnittlich Geschäfte abwickelt 50.000 Benutzeranfragen täglich. Jedes Paar aus Anfragen und Antworten kann durchschnittlich 50 Token zusammen enthalten. An einem einzigen Tag entspricht dies 2.500.000 Token oder mehr …

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