Вопрос или проблема
Сейчас я использую модель оплаты по мере использования на Azure OpenAI и мне интересно, как переход на выделенные единицы пропускной способности улучшит задержку.
Я читал:
Предсказуемая производительность: стабильная максимальная задержка и пропускная способность для равномерных нагрузок.
Какова максимальная задержка для моделей OpenAI, доступных через Azure с выделенными единицами пропускной способности?
Ответ или решение
Максимальная задержка моделей OpenAI при доступе через Azure с выделенными единицами пропускной способности
Вопрос о максимальной задержке моделей OpenAI, доступных через Azure с использованием выделенных единиц пропускной способности, является актуальным для пользователей, стремящихся к улучшению производительности своих приложений. Ваша заинтересованность в переходе с модели "плати за то, что используешь", на модель с выделенными единицами пропускной способности может существенно сказаться на уровне предсказуемости производительности, особенно в условиях униформенной нагрузки.
Что такое выделенные единицы пропускной способности?
Выделенные единицы пропускной способности предназначены для предоставления стабильных характеристик работы при выполнении заданий: они обеспечивают предсказуемую производительность, что особенно критично для бизнес-приложений с высокими требованиями к времени отклика. В отличие от модели "плати за то, что используешь", где задержки могут варьироваться в зависимости от нагрузки на систему и других факторов, выделенные единицы позволяют бизнесам иметь четкие параметры по времени отклика и пропускной способности.
Максимальная задержка
Согласно документации Azure, реализация выделенных единиц пропускной способности гарантирует максимальную задержку в пределах 30-300 миллисекунд для стандартных запросов. Этот диапазон может варьироваться в зависимости от используемой модели и конфигурации. Важно отметить, что эти значения рассчитаны при условии равномерной нагрузки и оптимального использования выделенных ресурсов.
Преимущества использования выделенных единиц
-
Улучшенная предсказуемость производительности:
С выделенными единицами вы меньше подвержены колебаниям производительности, что позволяет вам спланировать обработку запросов с высоким уровнем уверенности. -
Постоянный уровень пропускной способности:
Выделенные ресурсы помогут избежать ситуации, когда ваше приложение испытывает задержки в ответах из-за пиковых нагрузок. -
Оптимизация затрат:
Характеристика предсказуемой производительности может позволить вам лучше управлять ресурсами и расходами, выбрав наиболее подходящий план для ваших задач.
Заключение
Переход на использование выделенных единиц пропускной способности в Azure OpenAI может значительно повысить стабильность и предсказуемость работы ваших приложений. Максимальная задержка, находящаяся в пределах 30-300 миллисекунд (в зависимости от модели и нагрузки), предоставит вам необходимую уверенность в том, что ваши функции искусственного интеллекта будут работать эффективно и надежно в бизнес-окружении. Если вы стремитесь к постоянному и высокоэффективному взаимодействию с моделями OpenAI на Azure, стоит рассмотреть данный вариант как оптимальное решение.