Снижение задержки

​

Понимание задержки

Задержка, в контексте LLM, таких как Claude, относится ко времени, необходимому модели для обработки вашего ввода (запроса) и генерации вывода (ответа, также известного как “завершение”). На задержку могут влиять различные факторы, такие как размер модели, сложность запроса и базовая инфраструктура, поддерживающая модель и точку взаимодействия.

Всегда лучше сначала разработать запрос, который хорошо работает без ограничений модели или запроса, а затем попробовать стратегии снижения задержки. Попытка преждевременного снижения задержки может помешать вам обнаружить, как выглядит максимальная производительность.

​

Измерение задержки

При обсуждении задержки вы можете столкнуться с несколькими терминами и измерениями:

• Базовая задержка: Это время, затрачиваемое моделью на обработку запроса и генерацию ответа, без учета входных и выходных токенов в секунду. Она дает общее представление о скорости модели.
• Время до первого токена (TTFT): Этот показатель измеряет время, необходимое модели для генерации первого токена ответа с момента отправки запроса. Это особенно актуально, когда вы используете потоковую передачу (подробнее об этом позже) и хотите обеспечить быстрый отклик для своих пользователей.

Для более глубокого понимания этих терминов ознакомьтесь с нашим глоссарием.

​

Стратегии снижения задержки

Теперь, когда вы лучше понимаете задержку, давайте рассмотрим три эффективные стратегии, которые помогут вам минимизировать ее и сделать ваши приложения, работающие на Claude, быстрее, чем когда-либо.

​

1. Выберите правильную модель

Один из самых простых способов снизить задержку - выбрать подходящую модель для вашего варианта использования. Anthropic предлагает ряд моделей с различными возможностями и характеристиками производительности:

• Claude 3 Haiku: Как наша самая быстрая модель, Haiku идеально подходит для приложений, требующих быстрых ответов и способных работать с немного меньшим размером модели.
• Claude 3 Sonnet: Обеспечивая баланс между скоростью и размером модели, Sonnet предлагает лучшую производительность, чем Haiku, сохраняя при этом относительно быструю задержку.
• Claude 3 Opus: Как наша самая большая и мощная модель, Opus идеально подходит для сложных задач, требующих наивысшего качества вывода. Однако она может иметь более высокую задержку по сравнению с Haiku и Sonnet.

Учитывайте свои конкретные требования и выбирайте модель, которая лучше всего соответствует вашим потребностям с точки зрения скорости и качества вывода. Для получения более подробной информации о метриках моделей см. нашу страницу обзора моделей.

​

2. Оптимизируйте длину запроса и вывода

Еще один эффективный способ снизить задержку - минимизировать количество токенов как в вашем входном запросе, так и в ожидаемом выводе. Чем меньше токенов должна обрабатывать и генерировать модель, тем быстрее будет ответ.

Вот несколько советов, которые помогут вам оптимизировать ваши запросы и выводы:

• Будьте ясными, но лаконичными: Стремитесь четко и лаконично передать свое намерение в запросе. Избегайте ненужных деталей или избыточной информации, помня при этом, что Claude не хватает контекста по вашему варианту использования, и он может не делать предполагаемых логических скачков, если инструкции неясны.
• Просите более короткие ответы: Попросите Claude напрямую быть лаконичным. Семейство моделей Claude 3 имеет улучшенную управляемость по сравнению с предыдущими поколениями. Если Claude выдает нежелательную длину, попросите Claude ограничить свою болтливость.

  Примечание: Из-за того, как LLM считают токены вместо слов, запрос точного количества слов или ограничения количества слов не является такой эффективной стратегией, как запрос ограничений количества абзацев или предложений.

• Установите соответствующие ограничения вывода: Используйте параметр max_tokens, чтобы установить жесткое ограничение на максимальную длину генерируемого ответа. Это предотвращает генерацию Claude чрезмерно длинных выводов.

  Примечание: Когда ответ достигает max_tokens токенов, ответ будет обрезан, возможно, в середине предложения или слова, поэтому это грубая техника, которая может потребовать постобработки и обычно наиболее подходит для ответов с множественным выбором или коротких ответов, где ответ приходится прямо в начале.

• Экспериментируйте с температурой: Параметр temperature контролирует случайность вывода. Более низкие значения (например, 0.2) иногда могут приводить к более сфокусированным и коротким ответам, в то время как более высокие значения (например, 0.8) могут приводить к более разнообразным, но потенциально более длинным выводам.

Поиск правильного баланса между ясностью запроса, качеством вывода и количеством токенов может потребовать некоторых экспериментов, но это стоит усилий, если достижение оптимальной задержки важно для вашего варианта использования.

Для получения дополнительной информации о параметрах посетите нашу документацию по API.

​

3. Используйте потоковую передачу

Потоковая передача - это функция, которая позволяет модели начать отправлять свой ответ до завершения полного вывода. Это может значительно улучшить воспринимаемую отзывчивость вашего приложения, поскольку пользователи могут видеть вывод модели в реальном времени.

При включенной потоковой передаче вы можете обрабатывать вывод модели по мере его поступления, обновляя пользовательский интерфейс или выполняя другие задачи параллельно. Это может значительно улучшить пользовательский опыт и сделать ваше приложение более интерактивным и отзывчивым.

Посетите потоковые сообщения, чтобы узнать, как вы можете реализовать потоковую передачу для своего варианта использования.

​

Подводя итоги

Снижение задержки может быть решающим фактором для создания отзывчивых и привлекательных приложений с Claude, в зависимости от вашего варианта использования. Выбирая правильную модель, оптимизируя запросы и выводы, а также используя потоковую передачу, вы можете значительно улучшить скорость и общую производительность ваших проектов, работающих на Claude. Поиск идеального баланса может потребовать некоторых проб и ошибок, но результаты стоят усилий.

Если у вас есть дополнительные вопросы или вам нужны дополнительные рекомендации, не стесняйтесь обращаться к нашему сообществу на нашем сервере Discord или в службу поддержки клиентов. Мы всегда готовы помочь и поддержать вас в вашем путешествии с Claude.

Счастливого кодирования! Пусть ваши приложения будут такими же быстрыми, как и мощными!