Эффективные кэширование ответов решения

Используйте кэширование ответов инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

кэширование ответов

  • LLMs — это библиотека на Python, предоставляющая единый интерфейс для бесшовного доступа и выполнения различных моделей языка с открытым исходным кодом.
    0
    0
    Что такое LLMs?
    LLMs обеспечивает унифицированное абстрагирование для различных моделей языка с открытым исходным кодом и хостингов, позволяя разработчикам загружать и запускать модели через один интерфейс. Поддерживает обнаружение моделей, управление запросами и пайплайнами, пакетную обработку и точный контроль за токенами, температурой и потоками. Пользователи легко могут переключаться между CPU и GPU, интегрировать локальные или удалённые хосты моделей и кэшировать ответы для повышения производительности. Включает утилиты для шаблонов запросов, анализа ответов и бенчмаркинга производительности моделей. Отделяя логику приложения от конкретных реализаций моделей, LLMs ускоряет разработку NLP-приложений, таких как чат-боты, генерация текста, суммаризация, перевод и другие, без привязки к поставщикам или проприетарным API.
    Основные функции LLMs
    • Объединённый API для нескольких языковых моделей
    • Поддержка локальных и размещённых бэкэндов моделей
    • Шаблоны запросов и управление пайплайнами
    • Пакетная обработка и потоковая передача ответов
    • Переключение между GPU и CPU
    • Инструменты кеширования ответов и бенчмаркинга
  • Steel — это готовая для производства платформа для LLM-агентов, предлагающая память, интеграцию инструментов, кэширование и наблюдаемость для приложений.
    0
    0
    Что такое Steel?
    Steel — это ориентированный на разработчика каркас, предназначенный для ускорения создания и эксплуатации LLM-агентов в производственных условиях. Он предоставляет универсальные соединители для основных API моделей, хранилище памяти в оперативной и постоянной памяти, встроенные шаблоны вызова инструментов, автоматическое кэширование ответов и подробное трассирование для наблюдаемости. Разработчики могут определять сложные рабочие процессы агентов, интегрировать пользовательские инструменты (например, поиск, запросы к базам данных и внешним API), а также управлять потоковыми выводами. Steel абстрагирует сложность оркестрации, позволяя командам сосредоточиться на бизнес-логике и быстро итераировать приложения на базе ИИ.
Рекомендуемые