Reduzierung der Latenz

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Verständnis der Latenz

Latenz, im Kontext von LLMs wie Claude, bezieht sich auf die Zeit, die das Modell benötigt, um Ihre Eingabe (den Prompt) zu verarbeiten und eine Ausgabe (die Antwort, auch als “Vervollständigung” bekannt) zu generieren. Die Latenz kann von verschiedenen Faktoren beeinflusst werden, wie der Größe des Modells, der Komplexität des Prompts und der zugrunde liegenden Infrastruktur, die das Modell und den Interaktionspunkt unterstützt.

Es ist immer besser, zuerst einen Prompt zu entwickeln, der ohne Modell- oder Prompt-Einschränkungen gut funktioniert, und dann im Nachhinein Strategien zur Latenzreduzierung auszuprobieren. Der Versuch, die Latenz vorzeitig zu reduzieren, könnte verhindern, dass Sie herausfinden, wie Spitzenleistung aussieht.

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Messung der Latenz

Wenn man über Latenz spricht, stößt man möglicherweise auf mehrere Begriffe und Messungen:

• Baseline-Latenz: Dies ist die Zeit, die das Modell benötigt, um den Prompt zu verarbeiten und die Antwort zu generieren, ohne die Eingabe- und Ausgabe-Token pro Sekunde zu berücksichtigen. Sie gibt eine allgemeine Vorstellung von der Geschwindigkeit des Modells.
• Zeit bis zum ersten Token (TTFT): Diese Metrik misst die Zeit, die das Modell benötigt, um das erste Token der Antwort zu generieren, ab dem Zeitpunkt, an dem der Prompt gesendet wurde. Sie ist besonders relevant, wenn Sie Streaming verwenden (mehr dazu später) und Ihren Benutzern ein reaktionsschnelles Erlebnis bieten möchten.

Für ein tieferes Verständnis dieser Begriffe, schauen Sie in unser Glossar.

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Strategien zur Reduzierung der Latenz

Nachdem Sie nun ein besseres Verständnis von Latenz haben, tauchen wir in drei effektive Strategien ein, die Ihnen helfen, die Latenz zu minimieren und Ihre Claude-gestützten Anwendungen schneller als je zuvor zu machen.

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1. Wählen Sie das richtige Modell

Eine der einfachsten Möglichkeiten, die Latenz zu reduzieren, besteht darin, das geeignete Modell für Ihren Anwendungsfall auszuwählen. Anthropic bietet eine Reihe von Modellen mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Leistungsmerkmalen:

• Claude 3 Haiku: Als unser schnellstes Modell ist Haiku ideal für Anwendungen, die schnelle Antworten erfordern und eine etwas kleinere Modellgröße tolerieren können.
• Claude 3 Sonnet: Sonnet bietet ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Modellgröße und bietet eine bessere Leistung als Haiku bei gleichzeitig relativ schneller Latenz.
• Claude 3 Opus: Als unser größtes und leistungsstärkstes Modell ist Opus perfekt für komplexe Aufgaben, die höchste Ausgabequalität erfordern. Es kann jedoch eine höhere Latenz im Vergleich zu Haiku und Sonnet aufweisen.

Berücksichtigen Sie Ihre spezifischen Anforderungen und wählen Sie das Modell, das am besten zu Ihren Anforderungen in Bezug auf Geschwindigkeit und Ausgabequalität passt. Weitere Details zu Modellmetriken finden Sie auf unserer Seite Modellübersicht.

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2. Optimieren Sie die Länge von Prompt und Ausgabe

Eine weitere effektive Möglichkeit, die Latenz zu reduzieren, besteht darin, die Anzahl der Token sowohl in Ihrem Eingabe-Prompt als auch in der erwarteten Ausgabe zu minimieren. Je weniger Token das Modell verarbeiten und generieren muss, desto schneller erfolgt die Antwort.

Hier sind einige Tipps, die Ihnen helfen, Ihre Prompts und Ausgaben zu optimieren:

• Seien Sie klar, aber prägnant: Ziel ist es, Ihre Absicht im Prompt klar und prägnant zu vermitteln. Vermeiden Sie unnötige Details oder redundante Informationen, bedenken Sie aber, dass Claude den Kontext Ihres Anwendungsfalls fehlt und möglicherweise nicht die beabsichtigten logischen Sprünge macht, wenn die Anweisungen unklar sind.
• Fragen Sie nach kürzeren Antworten: Bitten Sie Claude direkt, prägnant zu sein. Die Claude 3-Modellfamilie hat im Vergleich zu früheren Generationen eine verbesserte Steuerbarkeit. Wenn Claude unerwünschte Längen ausgibt, bitten Sie Claude, seine Geschwätzigkeit zu zügeln.

  Hinweis: Da LLMs Token anstelle von Wörtern zählen, ist die Angabe einer exakten Wortanzahl oder einer Wortanzahlbegrenzung keine so effektive Strategie wie die Angabe von Absatz- oder Satzzahlbegrenzungen.

• Legen Sie angemessene Ausgabelimits fest: Verwenden Sie den Parameter max_tokens, um eine harte Grenze für die maximale Länge der generierten Antwort festzulegen. Dies verhindert, dass Claude übermäßig lange Ausgaben generiert.

  Hinweis: Wenn die Antwort max_tokens Token erreicht, wird die Antwort abgeschnitten, möglicherweise mitten im Satz oder mitten im Wort. Dies ist eine grobe Technik, die möglicherweise eine Nachbearbeitung erfordert und normalerweise am besten für Multiple-Choice- oder Kurzantworten geeignet ist, bei denen die Antwort direkt am Anfang kommt.

• Experimentieren Sie mit der Temperatur: Der Parameter temperature steuert die Zufälligkeit der Ausgabe. Niedrigere Werte (z.B. 0,2) können manchmal zu fokussierteren und kürzeren Antworten führen, während höhere Werte (z.B. 0,8) zu vielfältigeren, aber möglicherweise längeren Ausgaben führen können.

Das richtige Gleichgewicht zwischen Prompt-Klarheit, Ausgabequalität und Token-Anzahl zu finden, erfordert möglicherweise etwas Experimentieren, aber es lohnt sich, wenn das Erreichen einer optimalen Latenz für Ihren Anwendungsfall wichtig ist.

Weitere Informationen zu Parametern finden Sie in unserer API-Dokumentation.

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3. Nutzen Sie Streaming

Streaming ist eine Funktion, die es dem Modell ermöglicht, mit der Rücksendung seiner Antwort zu beginnen, bevor die vollständige Ausgabe abgeschlossen ist. Dies kann die wahrgenommene Reaktionsfähigkeit Ihrer Anwendung erheblich verbessern, da die Benutzer die Ausgabe des Modells in Echtzeit sehen können.

Mit aktiviertem Streaming können Sie die Ausgabe des Modells verarbeiten, sobald sie eintrifft, die Benutzeroberfläche aktualisieren oder andere Aufgaben parallel ausführen. Dies kann das Benutzererlebnis erheblich verbessern und Ihre Anwendung interaktiver und reaktionsschneller machen.

Besuchen Sie Streaming-Nachrichten, um zu erfahren, wie Sie Streaming für Ihren Anwendungsfall implementieren können.

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Zusammenfassung

Die Reduzierung der Latenz kann entscheidend für den Aufbau reaktionsschneller und ansprechender Anwendungen mit Claude sein, je nach Anwendungsfall. Durch die Wahl des richtigen Modells, die Optimierung Ihrer Prompts und Ausgaben sowie die Nutzung von Streaming können Sie die Geschwindigkeit und Gesamtleistung Ihrer Claude-gestützten Projekte erheblich verbessern. Das perfekte Gleichgewicht zu finden, erfordert möglicherweise etwas Ausprobieren, aber die Ergebnisse sind die Mühe wert.

Wenn Sie weitere Fragen haben oder zusätzliche Unterstützung benötigen, zögern Sie nicht, sich an unsere Community auf unserem Discord-Server oder an unser Kundendienstteam zu wenden. Wir sind immer für Sie da, um Sie auf Ihrer Reise mit Claude zu unterstützen.

Fröhliches Programmieren! Mögen Ihre Anwendungen so schnell wie leistungsstark sein!