Technical Tutorials

Birçok geliştirici için Büyük Dil Modellerini (LLM) çalıştırmanın zorluğu yalnızca doğrulukla ilgili değildir; ekonomiyle ilgilidir. Prototipten üretim sistemine ölçeklendikçe, senkron ve asenkron işleme arasındaki fark aylık harcamanızda önemli bir faktör haline gelir. Belge özetleme, sınıflandırma veya veri çıkarımı gibi büyük hacimli verilerle ilgileniyorsanız, anında sonuçlara ihtiyacınız yoktur. Verimliliğe ihtiyacınız var.

Together AI'nin sunucusuz çıkarım platformu, bu özel kullanım senaryosu için sağlam bir çözüm sunar. Toplu işleme özelliklerinden yararlanarak, hesaplama maliyetini yanıt gecikmesinden ayırabilirsiniz. Bu kılavuz, maliyet-performansı en üst düzeye çıkarmak için boru hattınızı nasıl tasarlayacağınızı, gerçek zamanlı kullanılabilirlik için prim ödemeden yalnızca işlenen jetonlar için ödeme yaptığınızdan emin olmanızı sağlar.

Toplu Çıkarım Ekonomisini Anlama

Standart bir senkron istekte, temelde isteğinizi anında karşılamaya hazır "rezerve" edilmiş bir hesaplama gücü örneği için ödeme yapıyorsunuz. Toplu işleme bağlamında, sağlayıcı çeşitli kullanıcılardan gelen birden fazla isteği bir araya getirip arka planda işleyebilir. Bu, altyapının daha verimli kullanılmasını sağlar ve bu da geliştirici için daha düşük maliyetlere dönüşür.

Together AI kullanırken, birincil avantaj, işleme için büyük JSONL (JSON Satırları) dosyaları gönderme yeteneğidir. Platform, eşzamanlılığı, hata yönetimini ve model yüklemesini ele alır. Orta düzey geliştiriciler için zihinsel model değişikliği önemlidir: API'yi bir fon çağrısı olarak düşünmeyi bırakın ve onu bir iş zamanlayıcı olarak düşünmeye başlayın.

Toplu İşleme Boru Hattı Uygulaması

İş akışı genellikle üç aşamadan oluşur: hazırlık, gönderim ve alım. Aşağıda, bir veri seti hazırlamak ve Together AI API'sine göndermek için Python kullanan pratik bir örnek bulunmaktadır. YOUR_API_KEY değerini gerçek kimlik bilgilerinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

import json
import time
from together import Together

# 1. Verilerinizi hazırlayın
# 'documents', işlenecek bir dize listesi olduğunu varsayalım
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. Toplu işlemi gönderin
client = Together(api_key="YOUR_API_KEY")

# Toplu işlem ucu, istek listesini kabul eder
batch_response = client.batch.create(requests=batch_data)
batch_id = batch_response.id
print(f"Batch ID: {batch_id}")

# 3. Tamamlanma için sorgu yapın
# Gerçek dünya senaryolarında üstel geri çekilme (exponential backoff) kullanırdınız
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. Sonuçları alın
if status.status == "completed":
    results = client.batch.results(batch_id)
    for result in results:
        print(result.custom_id, result.response)

Verimliliği En Üst Düzeye Çıkarmak İçin En İyi Uygulamalar

Bu yaklaşımdan en iyi şekilde yararlanmak için şu teknik optimizasyonları göz önünde bulundurun:

İstem (Prompt) Aşırı Yükünü Azaltın: İsteminiz tekrarlayan ve uzunsa toplu işleme pahalı olabilir. Bağlamı korurken sistem istemlerinin olabildiğince öz olmasını sağlayın.
Benzerliğe Göre Gruplayın: Belirli sistem istemi önbellekleme veya benzer optimizasyonları destekleyen bir model kullanıyorsanız, ilgili belgeleri birlikte gruplayın. Together AI model yüklemesini ele alsa da, verilerinizdeki çeşitliliği azaltmak bazen veri aktarım hızı tutarlılığına yardımcı olabilir.
Hata Yönetimi: Her zaman bir custom_id dahil edin. Bu, sonucu orijinal girdiye kolayca eşleştirmenizi sağlar. Belirli bir istek başarısız olursa, tüm toplu işlemi yeniden işlemek zorunda kalmadan onu belirleyebilirsiniz.
Boyut Sınırları: Maksimum dosya boyutu ve jeton sınırlarına dikkat edin. Devasa veri setlerini daha küçük, yönetilebilir toplu işlemlere bölmek (ör. toplu işlem başına 1.000 istek) güvenilirliği artırabilir ve birden fazla toplu işlemin paralel işlenmesine olanak tanır.

Sonuç

Maliyet-performans optimizasyonu, en ucuz modeli bulmakla ilgili değildir; iş için doğru altyapıyı kullanmakla ilgilidir. Gecikmeye duyarlı olmayan görevleri Together AI'nin sunucusuz toplu çıkarımına taşıyarak, yüksek kaliteli LLM çıktılarını korurken operasyonel maliyetlerinizi önemli ölçüde azaltabilirsiniz. Bu yaklaşım, mühendislik ekibinizin altyapı darboğazlarını yönetmek yerine değerli AI özellikleri geliştirmeye odaklanmasını sağlar. Küçük başlayın, sonuçlarınızı doğrulayın ve boru hattına olan güveniniz arttıkça toplu işlem boyutlarınızı ölçeklendirin.