AI 应用开发指南

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性能优化与成本控制 ​

让 AI 应用更快、更省、更稳

学习目标 ​

  • 掌握语义缓存与模型路由策略
  • 了解推理优化与自托管方案
  • 建立成本监控与预算管理

1. 缓存策略 ​

1.1 精确缓存 ​

1.2 语义缓存 ​

1.3 缓存失效 ​

2. 模型路由 ​

2.1 大小模型分流 ​

2.2 路由策略 ​

2.3 降级方案 ​

3. Token 优化 ​

3.1 上下文压缩 ​

3.2 Prompt 优化 ​

3.3 输出控制 ​

4. 批量处理 ​

4.1 Batch API ​

4.2 队列设计 ​

5. 自托管推理 ​

5.1 推理引擎 ​

5.2 量化 ​

5.3 部署方案 ​

6. 成本管理 ​

6.1 成本监控 ​

6.2 预算告警 ​

6.3 成本优化清单 ​

练习 ​

  1. 实现语义缓存并测量缓存命中率
  2. 构建一个大小模型路由系统
  3. 对比 vLLM 和 Ollama 的推理性能

延伸阅读 ​