Pour de nombreux développeurs, le défi de l'exécution de grands modèles de langage (LLM) ne concerne pas seulement la précision, mais aussi l'économie. En passant du prototype au système de production, la différence entre le traitement synchrone et asynchrone devient un facteur majeur de vos dépenses mensuelles. Si vous traitez de grands volumes de données — tels que la résumés de documents, la classification ou l'extraction de données — vous n'avez pas besoin de résultats immédiats. Vous avez besoin d'efficacité.
La plateforme d'inférence serverless de Together AI offre une solution robuste pour ce cas d'utilisation spécifique. En exploitant leurs capacités de traitement par lots, vous pouvez découpler le coût de la calcul de la latence de la réponse. Ce guide explore comment concevoir votre pipeline pour maximiser le rapport coût-performance, en vous assurant de ne payer que pour les jetons traités, sans le supplément pour la disponibilité en temps réel.
Comprendre l'économie de l'inférence par lots
Dans une demande synchrone standard, vous payez essentiellement pour une instance « réservée » de puissance de calcul prête à servir votre demande instantanément. Dans un contexte de lots, le fournisseur peut agréger plusieurs demandes de divers utilisateurs et les traiter en arrière-plan. Cela permet une utilisation plus efficace de l'infrastructure, ce qui se traduit par des coûts réduits pour le développeur.
Lors de l'utilisation de Together AI, l'avantage principal est la possibilité de soumettre de grands fichiers JSONL (JSON Lines) pour traitement. La plateforme gère la concurrence, la gestion des erreurs et le chargement du modèle. Pour les développeurs intermédiaires, le changement de modèle mental est important : cessez de penser à l'API comme à un appel de fonction, et commencez à y penser comme à un planificateur de tâches.
Mise en œuvre d'un pipeline par lots
Le flux de travail implique généralement trois étapes : la préparation, la soumission et la récupération. Voici un exemple pratique utilisant Python pour préparer un jeu de données et le soumettre à l'API Together AI. Notez que vous devez remplacer YOUR_API_KEY par vos identifiants réels.
import json
import time
from together import Together
# 1. Préparez vos données
# Supposons que 'documents' est une liste de chaînes à traiter
documents = ["Text sample 1", "Text sample 2", "Text sample 3"]
batch_data = []
for idx, text in enumerate(documents):
batch_data.append({
"custom_id": f"doc_{idx}",
"method": "POST",
"url": "/v1/chat/completions",
"body": {
"model": "meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf",
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": f"Summarize the following text: {text}"}
],
"temperature": 0.7
}
})
# 2. Soumettre le lot
client = Together(api_key="YOUR_API_KEY")
# Le point d'accès par lots accepte une liste de demandes
batch_response = client.batch.create(requests=batch_data)
batch_id = batch_response.id
print(f"Batch ID: {batch_id}")
# 3. Interroger pour la complétion
# Dans un scénario réel, vous utiliseriez un backoff exponentiel
while True:
status = client.batch.retrieve(batch_id)
if status.status == "completed":
break
elif status.status == "failed":
print("Batch failed")
break
else:
print(f"Status: {status.status}")
time.sleep(10)
# 4. Récupérer les résultats
if status.status == "completed":
results = client.batch.results(batch_id)
for result in results:
print(result.custom_id, result.response)
Meilleures pratiques pour maximiser l'efficacité
Pour tirer le meilleur parti de cette approche, envisagez ces optimisations techniques :
- Minimiser la surcharge des invites : Le traitement par lots est coûteux si vos invites sont répétitives et longues. Assurez-vous que les invites système soient aussi concises que possible tout en maintenant le contexte.
- Regrouper par similarité : Si vous utilisez un modèle qui prend en charge la mise en cache d'invites système spécifiques ou des optimisations similaires, regroupez les documents liés ensemble. Bien que Together AI gère le chargement du modèle, la réduction de la variance dans vos données peut parfois aider à la cohérence du débit.
- Gestion des erreurs : Incluez toujours un
custom_id. Cela vous permet de remonter le résultat à l'entrée d'origine facilement. Si une demande spécifique échoue, vous pouvez l'identifier sans avoir à traiter à nouveau l'ensemble du lot. - Limites de taille : Tenez compte de la taille maximale du fichier et des limites de jetons. Diviser les grands jeux de données en lots plus petits et gérables (par exemple, 1 000 demandes par lot) peut améliorer la fiabilité et permettre le traitement parallèle de plusieurs lots.
Conclusion
L'optimisation du rapport coût-performance ne consiste pas seulement à trouver le modèle le moins cher ; il s'agit d'utiliser la bonne infrastructure pour le travail. En déplaçant les tâches non sensibles à la latence vers l'inférence par lots serverless de Together AI, vous pouvez réduire considérablement vos coûts opérationnels tout en maintenant des sorties LLM de haute qualité. Cette approche permet à votre équipe d'ingénierie de se concentrer sur la construction de fonctionnalités IA de valeur plutôt que sur la gestion des goulets d'étranglement de l'infrastructure. Commencez petit, validez vos résultats et augmentez la taille de vos lots à mesure que votre confiance dans le pipeline grandit.