Ridurre la latenza

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Comprendere la latenza

La latenza, nel contesto di LLM come Claude, si riferisce al tempo necessario al modello per elaborare l’input (il prompt) e generare un output (la risposta, nota anche come “completamento”). La latenza può essere influenzata da vari fattori, come le dimensioni del modello, la complessità del prompt e l’infrastruttura sottostante che supporta il modello e il punto di interazione.

È sempre meglio prima progettare un prompt che funzioni bene senza vincoli di modello o prompt, e poi provare le strategie di riduzione della latenza in seguito. Cercare di ridurre prematuramente la latenza potrebbe impedire di scoprire come appare le prestazioni di punta.

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Misurare la latenza

Quando si parla di latenza, potresti imbatterti in diversi termini e misurazioni:

• Latenza di base: Questo è il tempo impiegato dal modello per elaborare il prompt e generare la risposta, senza considerare i token di input e output al secondo. Fornisce un’idea generale della velocità del modello.
• Tempo per il primo token (TTFT): Questa metrica misura il tempo necessario al modello per generare il primo token della risposta, da quando il prompt è stato inviato. È particolarmente rilevante quando si utilizza lo streaming (ne parleremo più avanti) e si desidera fornire un’esperienza reattiva agli utenti.

Per una comprensione più approfondita di questi termini, consulta il nostro glossario.

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Strategie per ridurre la latenza

Ora che hai una migliore comprensione della latenza, immergiamoci in tre strategie efficaci per aiutarti a ridurla al minimo e rendere le tue applicazioni basate su Claude più veloci che mai.

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1. Scegli il modello giusto

Uno dei modi più semplici per ridurre la latenza è selezionare il modello appropriato per il tuo caso d’uso. Anthropic offre una gamma di modelli con diverse capacità e caratteristiche di prestazione:

• Claude 3 Haiku: Essendo il nostro modello più veloce, Haiku è ideale per le applicazioni che richiedono risposte rapide e possono tollerare dimensioni del modello leggermente più piccole.
• Claude 3 Sonnet: Trovando un equilibrio tra velocità e dimensioni del modello, Sonnet offre prestazioni migliori rispetto a Haiku pur mantenendo una latenza relativamente veloce.
• Claude 3 Opus: Essendo il nostro modello più grande e potente, Opus è perfetto per attività complesse che richiedono la massima qualità dell’output. Tuttavia, potrebbe avere una latenza più elevata rispetto a Haiku e Sonnet.

Considera i tuoi requisiti specifici e scegli il modello che meglio si adatta alle tue esigenze in termini di velocità e qualità dell’output. Per ulteriori dettagli sulle metriche del modello, consulta la nostra pagina panoramica dei modelli.

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2. Ottimizza la lunghezza del prompt e dell’output

Un altro modo efficace per ridurre la latenza è ridurre al minimo il numero di token sia nel prompt di input che nell’output previsto. Meno token il modello deve elaborare e generare, più veloce sarà la risposta.

Ecco alcuni suggerimenti per aiutarti a ottimizzare i tuoi prompt e output:

• Sii chiaro ma conciso: Mira a trasmettere la tua intenzione in modo chiaro e conciso nel prompt. Evita dettagli non necessari o informazioni ridondanti, tenendo presente che Claude non ha contesto sul tuo caso d’uso e potrebbe non fare i salti logici previsti se le istruzioni non sono chiare.
• Chiedi risposte più brevi: Chiedi direttamente a Claude di essere conciso. La famiglia di modelli Claude 3 ha una migliore steerability rispetto alle generazioni precedenti. Se Claude sta producendo una lunghezza indesiderata, chiedi a Claude di frenare la sua loquacità.

  Nota: A causa di come gli LLM contano i token invece delle parole, chiedere un conteggio esatto delle parole o un limite di conteggio delle parole non è una strategia efficace quanto chiedere limiti di conteggio di paragrafi o frasi.

• Imposta limiti di output appropriati: Utilizza il parametro max_tokens per impostare un limite rigido sulla lunghezza massima della risposta generata. Ciò impedisce a Claude di generare output eccessivamente lunghi.

  Nota: Quando la risposta raggiunge i token max_tokens, la risposta verrà tagliata, forse a metà frase o a metà parola, quindi questa è una tecnica brusca che potrebbe richiedere un post-elaborazione ed è solitamente più appropriata per risposte a scelta multipla o brevi dove la risposta arriva proprio all’inizio.

• Sperimenta con la temperatura: Il parametro temperature controlla la casualità dell’output. Valori più bassi (ad es. 0,2) possono a volte portare a risposte più mirate e brevi, mentre valori più alti (ad es. 0,8) possono portare a output più diversificati ma potenzialmente più lunghi.

Trovare il giusto equilibrio tra chiarezza del prompt, qualità dell’output e conteggio dei token potrebbe richiedere un po’ di sperimentazione, ma ne vale la pena se raggiungere una latenza ottimale è importante per il tuo caso d’uso.

Per ulteriori informazioni sui parametri, visita la nostra documentazione API.

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3. Sfrutta lo streaming

Lo streaming è una funzionalità che consente al modello di iniziare a inviare la sua risposta prima che l’output completo sia completo. Ciò può migliorare significativamente la reattività percepita della tua applicazione, poiché gli utenti possono vedere l’output del modello in tempo reale.

Con lo streaming abilitato, puoi elaborare l’output del modello man mano che arriva, aggiornando la tua interfaccia utente o eseguendo altre attività in parallelo. Ciò può migliorare notevolmente l’esperienza utente e rendere la tua applicazione più interattiva e reattiva.

Visita streaming Messages per saperne di più su come puoi implementare lo streaming per il tuo caso d’uso.

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Conclusione

Ridurre la latenza può essere cruciale per la creazione di applicazioni reattive e coinvolgenti con Claude, a seconda del tuo caso d’uso. Scegliendo il modello giusto, ottimizzando i tuoi prompt e output e sfruttando lo streaming, puoi migliorare significativamente la velocità e le prestazioni complessive dei tuoi progetti basati su Claude. Trovare il perfetto equilibrio potrebbe richiedere un po’ di tentativi ed errori, ma i risultati valgono bene lo sforzo.

Se hai ulteriori domande o hai bisogno di ulteriore assistenza, non esitare a contattare la nostra community sul nostro server Discord o il nostro team di supporto clienti. Siamo sempre qui per aiutarti e supportarti nel tuo viaggio con Claude.

Buon coding! Che le tue applicazioni siano veloci quanto potenti!