Задержка относится ко времени, которое требуется модели для обработки запроса и генерации ответа. 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 преждевременно снизить задержку может помешать вам обнаружить, как выглядит максимальная производительность.

​
Как измерить задержку

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. Это 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.

​
Как снизить задержку

​
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. 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 модели см. нашу страницу обзора моделей.

​
2. Оптимизируйте длину запроса и вывода

Минимизируйте количество токенов как в вашем входном запросе, так и в ожидаемом выводе, сохраняя при этом высокую производительность. Чем меньше токенов должна обрабатывать и генерировать модель, тем быстрее будет ответ.

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

  • Будьте ясны, но кратки: Стремитесь четко и кратко 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 сделать предполагаемых логических выводов, если инструкции неясны.
  • Просите более короткие ответы: Попросите Claude напрямую быть кратким. Семейство моделей Claude 3 имеет улучшенную управляемость по сравнению с предыдущими поколениями. Если Claude выдает нежелательную длину, попросите Claude ограничить свою болтливость.
    Из-за того, как LLM считают токены вместо слов, запрос точного количества слов или ограничения количества слов не так эффективен, как запрос ограничения количества абзацев или предложений.
  • Установите соответствующие ограничения вывода: Используйте параметр max_tokens, чтобы установить жесткое ограничение на максимальную длину сгенерированного ответа. Это предотвращает генерацию Claude чрезмерно длинных выводов.

    Примечание: Когда ответ достигает max_tokens токенов, ответ будет обрезан, возможно, на 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 приходит прямо в начале.

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

Поиск правильного баланса между ясностью запроса, качеством вывода и количеством токенов может потребовать некоторых экспериментов.

​
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 режиме реального 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 вашего варианта использования.

Сохраняйте характер ClaudeИспользование инструмента оценки