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。

注:图片由midjourney生成

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）