文章要点:
1. GPTCache可以显著减少延迟从而使LLM应用程序变得超快
2. 通过减少对LLM的调用，可以节省计算资源从而降低成本
3. GPTCache具有可扩展性，适用于各种规模的应用
站长之家（ChinaZ.com）8月31日 消息:在这个快节奏的软件工程世界，哪怕几毫秒的差异也可能决定用户体验的成败，所以优化语言机器学习模型（LLM）的应用速度和成本是很有必要的事情。GPTCache的出现为这些挑战提供了突破性的解决方案。本文旨在指导您将GPTCache集成到LLM应用中，从而实现100倍更快的响应速度和大幅降低成本。
注:图片由midjourney生成
目标
读完本文后，您应该能够将 GPTCache 集成到您的 LLM 应用程序中，从而实现无与伦比的速度和成本效率。
我们先来了解为什么GPTCache是一个游戏规则改变者。GPTCache大大减少了延迟通过缓存响应，使您的LLM应用程序快得惊人。通过减少对LLM的调用，您可以节省计算资源，进而节省资金。GPTCache旨在实现扩展，使其适用于小型和大型应用程序。
# 导入 GPTCache 库
from gptcache import GPTCache
# 初始化 GPTCache
缓存 = GPTCache（）
接下来看看如何设置GPTCache:
第一步是安装GPTCache包;
pip 安装 gptcache
第二步是在应用程序中初始化GPTCache。
from gptcache import GPTCache
# 使用默认设置初始化
cache = GPTCache（）
使用GPTCache的最佳实践:
缓存粒度:尽可能在最细粒度的级别缓存，以最大限度地提高重用性。
# 缓存单个句子而不是整个段落
缓存。设置（“sentence_key”，“cached_sentence”）
缓存回收策略:实施与应用程序需求相匹配的缓存回收策略。
# 设置缓存驱逐策略为LRU（最近最少使用）
cache.set_eviction_policy（ "LRU" ）
监控和日志记录:始终监控缓存命中和未命中，以了解缓存的有效性。
# 监控缓存命中和未命中情况
cache_hits，cache_misses = cache.get_stats（）
接下来看看如何将GPTCache与LLM集成:
第一步是封装现有的LLM调用;
def get_llm_response （ query ）:
# 检查响应是否在缓存中
cached_response = cache.get（query）
if cached_response:
return cached_response
# 否则，从LLM获取响应
llm_response = llm.get_response（query）
# 缓存响应
缓存。设置（查询，llm_response）
返回llm_response
第二步是测试和验证，以确保满足性能和成本目标。
# 测试缓存机制
assert get_llm_response（ "test_query" ） == get_llm_response( "test_query" )
最后，GPTCache集成的一些高级技巧:
异步缓存:在高并发环境下，异步缓存可以是救星。
import asyncio
async def async_get_llm_response （ query ）:
# 检查响应是否在缓存中
cached_response = wait cache.async_get（query） if cached_response: return cached_response # 否则，从 LLM获取响应llm_response = wait llm.async_get_response(query) # 缓存响应等待cache.async_set(查询，llm_response)返回llm_response
缓存版本控制:当LLM模型更新时，可以使缓存失效。版本控制可以帮助实现这一点。
# 将版本控制添加到缓存键中
cache_key = f" {query} _v {llm_version} "
# 使用版本化键进行缓存
。设置（cache_key，llm_response）
批量缓存:有时，您可能希望一次缓存多个项目。GPTCache支持批量操作。
# 批量设置缓存中的项
cache.bulk_set（{ "key1" : "value1" ， "key2" : "value2" }）
缓存过期:对于实时性数据，设置缓存项过期时间可能很有用。
# 设置缓存的有效期为60秒
。设置（“键”，“值”，ttl=60）