如何通过集成GPTCache来优化LLM应用的速度和降低成本

　　文章要点:

　　1.GPTCache可以显著减少延迟从而使LLM应用程序变得超快

　　2. 通过减少对LLM的调用，可以节省计算资源从而降低成本

　　3. GPTCache具有可扩展性，适用于各种规模的应用

　　在这个快节奏的软件工程世界，哪怕几毫秒的差异也可能决定用户体验的成败，所以优化语言机器学习模型(LLM)的应用速度和成本是很有必要的事情。GPTCache的出现为这些挑战提供了突破性的解决方案。本文旨在指导您将GPTCache集成到LLM应用中，从而实现100倍更快的响应速度和大幅降低成本。

　　目标

　　读完本文后，您应该能够将 GPTCache 集成到您的 LLM 应用程序中，从而实现无与伦比的速度和成本效率。

　　我们先来了解为什么GPTCache是一个游戏规则改变者。GPTCache大大减少了延迟通过缓存响应，使您的LLM应用程序快得惊人。通过减少对LLM的调用，您可以节省计算资源，进而节省资金。GPTCache旨在实现扩展，使其适用于小型和大型应用程序。

　　# 导入 GPTCache 库

　　from gptcache import GPTCache

　　# 初始化 GPTCache

　　缓存 = GPTCache()

　　接下来看看如何设置GPTCache:

　　第一步是安装GPTCache包;

　　pip 安装 gptcache

　　第二步是在应用程序中初始化GPTCache。

　　from gptcache import GPTCache

　　# 使用默认设置初始化

　　cache = GPTCache()

　　使用GPTCache的最佳实践:

　　缓存粒度:尽可能在最细粒度的级别缓存，以最大限度地提高重用性。

　　# 缓存单个句子而不是整个段落

　　缓存。设置(“sentence_key”，“cached_sentence”)

　　缓存回收策略:实施与应用程序需求相匹配的缓存回收策略。

　　# 设置缓存驱逐策略为LRU(最近最少使用)

　　cache.set_eviction_policy( "LRU" )

　　监控和日志记录:始终监控缓存命中和未命中，以了解缓存的有效性。

　　# 监控缓存命中和未命中情况

　　cache_hits，cache_misses = cache.get_stats()

　　接下来看看如何将GPTCache与LLM集成:

　　第一步是封装现有的LLM调用;

　　def get_llm_response ( query ):

　　# 检查响应是否在缓存中

　　cached_response = cache.get(query)

　　if cached_response:

　　return cached_response

　　# 否则，从LLM获取响应

　　llm_response = llm.get_response(query)

　　# 缓存响应

　　缓存。设置(查询，llm_response)

　　返回llm_response

　　第二步是测试和验证，以确保满足性能和成本目标。

　　# 测试缓存机制

　　assert get_llm_response( "test_query" ) == get_llm_response( "test_query" )

　　最后，GPTCache集成的一些高级技巧:

　　异步缓存:在高并发环境下，异步缓存可以是救星。

　　import asyncio

　　async def async_get_llm_response ( query ):

　　# 检查响应是否在缓存中

　　cached_response = wait cache.async_get(query) if cached_response: return cached_response # 否则，从 LLM获取响应llm_response = wait llm.async_get_response(query) # 缓存响应等待cache.async_set(查询，llm_response)返回llm_response

　　缓存版本控制:当LLM模型更新时，可以使缓存失效。版本控制可以帮助实现这一点。

　　# 将版本控制添加到缓存键中

　　cache_key = f" {query} _v {llm_version} "

　　# 使用版本化键进行缓存

　　。设置(cache_key，llm_response)

　　批量缓存:有时，您可能希望一次缓存多个项目。GPTCache支持批量操作。

　　# 批量设置缓存中的项

　　cache.bulk_set({ "key1" : "value1" ， "key2" : "value2" })

　　缓存过期:对于实时性数据，设置缓存项过期时间可能很有用。

　　# 设置缓存的有效期为60秒

　　。设置(“键”，“值”，ttl=60)