Wie kann ich die Leistung und Skalierbarkeit von GPT-4 oder benutzerdefinierten LLMs in einer Mern-Stack-Anwendung optim ⇐ Linux

[Anonymous]

Ich habe mit dem Mern-Stack (MongoDB, Express, Express, React, Node.js) an mehreren Full-Stack-Anwendungen gearbeitet und kürzlich begonnen, erweiterte AI-Tools wie GPT-4 und benutzerdefinierte LLMs (große Sprachmodelle) zu integrieren, um intelligente Funktionen wie Chatbots, Inhaltsgenerierung und personalisierte Benutzererfahrungen hinzuzufügen. Optimierung: Bei KI-Modellen wie GPT-4 kann die Leistung bei der Verarbeitung großer Eingänge beeinflusst werden. Welche Strategien oder Tools empfehlen Sie für die Optimierung der Antwortzeiten in einer Echtzeit-App-Umgebung (d. H. Chatbots oder Inhaltsgenerierung)? Ist die serverlose Architektur (wie AWS Lambda) gut dazu geeignet, oder bevorzugen Sie andere Lösungen? Wie können Sie die Notwendigkeit einer Echtzeit-KI-Integration ausgleichen und gleichzeitig die Infrastrukturkosten niedrig halten? Irgendwelche Ratschläge zum Verwalten von API -Anrufraten oder zur Optimierung der KI -Inferenzkosten? Verwenden Sie bestimmte Tools oder Praktiken, um den Lebenszyklus von KI-Modellen in Ihren Anwendungen zu verwalten? Was waren Ihre Strategien, Tools und Best Practices für den Aufbau skalierbarer Hochleistungsanwendungen, die auch die Leistung von AI-Modellen nutzen? und Leistung mit geringer Latenz bei der Bearbeitung von AI-Antworten in Echtzeit. Ich erwartete Verbesserungen bei den Reaktionszeiten und der Kosteneffizienz, habe aber noch keine signifikanten Ergebnisse gesehen.