Suy luận hệ thống / NAVIN RESEARCH
Reduce LLM Latency Before Changing Models
Cut sequential calls, shorten outputs, stream useful progress, cache stable prefixes, and parallelize independent work.
Cut sequential calls, shorten outputs, stream useful progress, cache stable prefixes, and parallelize independent work.
Tóm tắt: Start with architecture. The largest wins often come from fewer serial model calls and shorter generated outputs. Then optimize prompt size, cache reusable prefixes, parallelize independent retrieval, and choose a faster model only after measuring the quality trade-off.
Các bước triển khai
- Break total latency into queue, input, first-token, generation, and tool time.
- Remove unnecessary model turns and combine deterministic processing.
- Set concise output contracts and realistic token limits.
- Stream user-visible progress without pretending unfinished work is complete.
Danh sách kiểm tra
- Track p50 and p95 by task class.
- Measure task success after every optimization.
- Load-test with real concurrency and output lengths.
Sai lầm thường gặp
- Optimizing average latency only.
- Streaming verbose text that users do not need.
- Shrinking context without checking retrieval failures.
Quyết định thực tế
Hãy triển khai thiết kế nhỏ nhất vượt qua các bước kiểm tra ở trên. Ghi lại phiên bản mô hình, prompt, công cụ, dữ liệu và runtime đã dùng để kiểm thử để những thay đổi sau này có thể được so sánh thay vì phỏng đoán. Kiểm tra lại tài liệu được liên kết trước khi dựa vào giới hạn, tên mô hình, giá hoặc tính năng thử nghiệm của nhà cung cấp.
