优化 AI 响应能力：Amazon Bedrock 延迟优化推理实用指南
在本文中，我们将探讨 Amazon Bedrock 延迟优化推理如何帮助解决在 LLM 应用程序中保持响应能力的挑战。我们将深入探讨优化应用程序性能和改善用户体验的策略。无论您是构建新的 AI 应用程序还是优化现有的应用程序，您都会找到有关延迟优化技术方面和实际实施方法的实用指导。我们首先解释 LLM 应用程序中的延迟。
来源:亚马逊云科技 _机器学习在生产生成式 AI 应用中，响应能力与模型背后的智能同样重要。无论是处理时间敏感型查询的客户服务团队，还是需要即时代码建议的开发人员，每一秒的延迟（称为延迟）都会产生重大影响。随着企业越来越多地使用大型语言模型 (LLM) 来执行这些关键任务和流程，他们面临着一个根本挑战：如何在提供这些复杂模型承诺的高质量输出的同时，保持用户期望的快速响应性能。
生成式 AI 大型语言模型延迟对用户体验的影响不仅仅是不便。在交互式 AI 应用中，延迟响应会破坏自然的对话流程、降低用户参与度，并最终影响 AI 解决方案的采用。这一挑战因现代 LLM 应用程序日益复杂而加剧，其中通常需要多次 LLM 调用来解决单个问题，从而显著增加总处理时间。
在 re:Invent 2024 期间，我们在 Amazon Bedrock 中推出了针对基础模型 (FM) 的延迟优化推理。与标准版本相比，这项新推理功能降低了 Anthropic 的 Claude 3.5 Haiku 模型和 Meta 的 Llama 3.1 405B 和 70B 模型的延迟。此功能对于时间敏感的工作负载尤其有用，因为快速响应对于业务至关重要。
延迟优化推理 基础模型 Amazon Bedrock Anthropic 的 Claude 3.5 Haiku 模型 Meta 的 Llama 3.1 405B 和 70B 模型了解 LLM 应用程序中的延迟
为了有效优化 AI 应用程序的响应能力，我们需要了解定义延迟的关键指标以及它们如何影响用户体验。这些指标在流式和非流式模式之间有所不同，了解它们对于构建响应式 AI 应用程序至关重要。
TTFT 受多种因素影响：
OTPS 受以下因素影响：