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高效的即时路由可以拯救企业 高达 40% 的人工智能成本 同时提高系统性能。路由不是依赖单一的、昂贵的模型来完成所有任务，而是根据复杂性和上下文将提示定向到最合适的人工智能模型。这减少了代币的使用，降低了开支，并加快了响应速度。
关键要点：
有效管理 AI 系统中的提示需要采用周到的方法来平衡成本和性能。通过专注于三项关键战略，企业可以超越通用解决方案，创建更智能的系统，优化资源并保持高质量的结果。
动态路由会评估每个提示并将其分配给最适合任务的模型。这种方法会考虑工作负载变化和网络状况，确保资源得到有效利用。
为了确定最佳路线，分类器模型、语义搜索或混合方法等工具会分析传入的提示。例如，诸如基本客户服务查询之类的简单任务被定向到更小、更快的模型，而要求更高的分析任务则由高级、高性能的系统处理。这可确保根据实际需求分配计算资源，避免不必要地依赖昂贵的高性能模型。研究表明，这种智能路由可以将成本降低多达30％，与仅依赖顶级模型的设置相比，某些系统可以节省两倍的成本。这些调整还为处理意外中断提供了坚实的基础。
当主要模型遇到故障、过载或服务中断等问题时，备用系统对于保持平稳运行至关重要。这些机制依赖于多提供商设置、采用指数退避的自动重试、严格的超时控制和金丝雀测试等策略。这些措施共同确保任务得到适当重定向，从而保持服务正常运行。
例如，使用指数退避的自动重试可以解决速率限制或网络故障等临时问题，而超时阈值可防止应用程序冻结。Canary测试允许逐步引入新模型，并在现实条件下监控其性能。通过将这些备用协议与持续监控相结合，组织可以微调其系统以有效应对中断。
基于使用情况的优化建立在动态路由和备用策略的基础上，持续分析提示与模型的交互方式。这种方法不仅限于基本的成本跟踪，还用于评估响应模式、延迟和资源使用情况，从而实现自动调整，从而提高性能并减少开支。
在即时处理期间监控 CPU/GPU 使用率、内存负载和延迟等指标至关重要。这些数据有助于识别效率低下的情况并完善路由决策，以满足当前的业务需求。定期审查这些指标可以让组织发现趋势、优化模型选择并调整策略，以免效率低下变成更大的问题。通过将实时监控与定期评估相结合，企业可以保持敏捷、经济高效的人工智能框架，该框架会随着目标的发展而发展。
Prompts.ai 通过整合高级路由和备用策略，将即时管理提升到一个新的水平。通过将多种语言模型统一到一个安全的平台中，它消除了兼顾不同工具和订阅的麻烦。这种简化的系统减少了工具分散性，为团队提供了访问和管理各种模型的集中方式。
采用 AI 的关键挑战之一是工具蔓延，而 Prompts.ai 有效地解决了这个问题。该平台将订阅、API 密钥和接口整合到一个环境中。这不仅允许团队并排比较领先的语言模型，还可以与诸如此类的工具无缝集成 Slack， Gmail的，以及 Trello。其架构旨在支持快速扩展，使团队更容易根据需要扩展其人工智能能力。
这种统一设置还为自动化和逻辑驱动的模型选择奠定了基础，确保了更顺畅的操作和更高的效率。
该平台的智能工作流程引擎通过自动选择模型进一步提高了效率。它使用基于逻辑的路由和成本控制，根据复杂性和工作量等因素评估提示，自动将它们定向到最合适的模型。团队还可以通过指定针对特定场景使用哪种语言模型来自定义此流程。此外，该平台支持自带模式（BYOM）选项，以满足特殊需求。
Prompts.ai 包含提示生成器，可帮助优化模板以获得最佳响应。管理员可以在提示模板工作区中预览生成的输出，根据风格、一致性、相关性、偏差、事实准确性等标准对其进行评估。这种迭代过程由沙盒环境支持，可实现安全测试和持续改进。
如 人类 其优化指南中的亮点：
“最好先设计一个不受模型或提示限制即可正常运行的提示，然后再尝试延迟减少策略。尝试过早减少延迟可能会阻止你发现最佳性能是什么样子。”
这种方法可确保路由路径既高效又高质量。
Prompts.ai 充当 AI 网关，提供身份验证、访问控制、成本跟踪和日志记录等基本功能。鉴于将近90％的企业AI使用是在没有正式监督的情况下使用的，这一点尤其重要。共享仪表板为团队提供了清晰的成本可见性，促进了 FinOps 与工程团队之间的协作。
政策执行工具进一步加强了治理。例如，该平台可以在暂存环境中屏蔽昂贵的模型，或者要求对每个提示进行标记。这些措施解决了不受控制的支出和未经授权的工具使用问题——研究表明，超过40％的员工在未经雇主批准的情况下使用生成式人工智能工具。通过提供全面的可见性和可审计性，Prompts.ai 消除了 API 密钥的蔓延，同时保持了创新所需的灵活性。
的创始人丹·弗莱德曼 人工智能业务，强调了该平台的实际优势：
“的创始人 人工智能业务，企业正在努力有效地实施人工智能。他没有浪费时间进行配置，而是使用 Time Savers 来实现销售、营销和运营自动化，通过人工智能驱动的策略帮助公司产生潜在客户、提高生产力并加快增长。”
成本监督、治理和灵活性相结合，确保团队可以在不影响控制或创新的情况下有效利用人工智能。
对于管理人工智能系统的企业来说，拥有坚实的基础架构是不可谈判的。Kubernetes 已成为部署和扩展即时路由系统的首选解决方案，这要归功于它能够灵活可靠地处理容器化工作负载。这在兼顾多种语言模型和复杂的路由过程时尤其重要。
Kubernetes 通过提供非常适合运营 AI 应用程序的云原生框架，彻底改变了 AI 模型的部署和管理。它的优势在于管理容器化工作负载，使其成为旨在在不影响性能的情况下扩展人工智能解决方案的组织的必备工具。
Kubernetes 的突出功能之一是它能够优化资源，尤其是对于 GPU 密集型任务。它利用时间切片、MIG 分区、虚拟 GPU 等技术，以及 NVIDIA 充分利用 GPU 资源。这对于即时路由系统至关重要，在这些系统中，不同的模型可能有不同的计算需求。这些优化即使在工作负载波动下也能确保平稳运行。
为了扩展提示路由，Kubernetes 采用了诸如水平容器自动缩放器 (HPA) 之类的部署模式，它会根据 CPU 或内存使用情况自动调整容器数量。当流量迅速激增时，Kubernetes 会启动更多的 pod 以保持快速的响应时间。
该平台还简化了日常维护任务。Kubernetes Job 可以处理一次性实验，而 CronJobs 可以自动执行重复任务，例如夜间模型再训练。例如，金融服务公司可能会使用CronJobs每天使用新的交易数据更新其欺诈检测模型，从而确保它们保持有效。
Kubernetes 还允许精确的资源分配，让团队可以控制 GPU、CPU 和内存以满足工作负载需求。通过设置资源请求和限制，组织可以确保其系统在不冒资源冲突风险的情况下高效运行。随着企业扩展 AI 运营，这种能力变得更加重要。
安全是企业 AI 系统的重中之重，Kubernetes 提供了强大的工具来保护即时路由基础设施。
基于角色的访问控制 (RBAC) 是 Kubernetes 安全的基石。它允许团队定义详细权限，确保只有授权用户才能访问模型、路由配置或敏感数据。当不同的部门在相同的人工智能环境中运行但需要严格的数据隔离时，这一点尤其重要。
网络策略通过限制 pod 和命名空间之间的通信来增加另一层保护。这有助于围绕 AI 工作负载创建安全边界，降低未经授权访问的风险。
2024 年 5 月，攻击者成为攻击目标，突显了 Kubernetes 安全的重要性 拥抱的脸的 AI 模型托管平台。这起事件凸显了人工智能基础设施如何成为网络攻击的主要目标。
为了进一步保护系统，组织应将重点放在容器映像安全上。自动化管道可以在部署之前扫描 AI 模型容器及其依赖项中是否存在漏洞，从而确保受感染的组件不会投入生产。
在处理 API 密钥、模型权重和其他敏感数据时，密钥管理同样至关重要。虽然 Kubernetes 提供内置的密钥管理，但团队应通过静态加密和定期轮换策略来增强这些功能。人工智能工具还可以通过扫描 Kubernetes 环境来识别和分类敏感信息来提供帮助。
新兴的人工智能安全工具增加了额外的防御层。这些系统使用机器学习来自动执行安全协议，强制执行动态访问控制并实时检测异常。对于即时路由，这意味着在异常流量模式或未经授权的访问尝试升级之前对其进行识别。
最后，全面的监控和记录至关重要。像这样的工具 普罗米修斯 和 格拉法纳 允许团队跟踪性能指标和安全事件，从而能够快速检测和解决问题。这种可见性可确保即时路由系统保持高效和安全。
在微调即时执行时，选择正确的路由策略可以显著影响效率、成本和性能。每种方法都有自己的权衡取舍，会影响部署速度、操作复杂性和输出质量。了解这些差异对于使您的方法与组织的目标保持一致至关重要。
成本考虑起着重要作用。例如，现实世界的实现已显示出令人印象深刻的结果： SciForce LLM 的使用量减少了 37-46%，响应时间缩短了 32-38%，而 Arcee-Blitz 节省了惊人的 99.38% 的成本。这些案例凸显了智能路由如何将开支削减多达30％。
“人工智能的未来可能不是拥有最强大的模型，而是要在正确的时间智能地利用正确的模型。”-Sam Selvanathan
以下是各种路由方法的并排比较，展示了它们的复杂性、适应性和理想的应用。
每种方法都能满足不同的需求。例如，确定性路由既简单又可预测，因此非常适合具有明确工作流程的应用程序。但是，它缺乏灵活性，随着用户需求的变化，这可能会成为一种限制。
另一方面，基于机器学习的语义路由使用模型驱动的分类来根据提示域来定向提示，这使其成为类别众多的应用程序的绝佳选择。混合方法将语义搜索与基于分类器的路由相结合，提供了有效的中间立场。例如，Arcee-Blitz使用这种方法将财务分析任务的成本降低了99.67％。
从简单开始，随着时间的推移不断完善通常是最好的行动方案。监控工具可以提供宝贵的见解，帮助您随着需求的变化调整路由规则。
“高效的人工智能包括实现成本效率、模型效率、计算优化、模型选择和延迟的所有主题和策略。”-Trace3创新副总裁凯瑟琳·沃尔特
所有策略的最终目标是最大限度地减少浪费，同时最大限度地提高性能。通过为每项任务使用最合适的模型，你可以在成本和质量之间取得适当的平衡，确保你的用户获得他们期望的体验。
有效的即时路由改变了企业 AI 的游戏规则，既提高了成本效益，又提高了性能。事实证明，动态模型路由可以将推理成本降低40％至85％。例如，一家法律技术公司在短短两个月内降低了35％的成本，并将响应时间缩短了20％。
依赖单一模型完成所有任务既不切实际，也不高效。关键在于战略性地分配任务：更简单的查询转到更小、更快的模型，而复杂的任务则由更强大的模型处理。研究来自 IBM 公司 重点介绍了这种方法，表明与始终默认使用最大型号相比，使用LLM路由器将查询定向到较小的模型最多可以降低85％的成本。
这一观点得到了行业领导者的赞同：
“下一个人工智能竞争优势不会来自更大的模型，而是来自更智能的编排。”-Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫迪
Prompts.ai 通过简化 AI 模型的编排，进一步推动了这一概念。通过其平台，企业可以高效地将提示路由到超过35种领先模型上。该平台的智能工作流程引擎管理测试和优化路由路径的复杂性，而其集成的FinOps控件则提供了有效监控和管理成本所需的透明度。
基于强化学习的路由器等新兴创新有望持续改进路由策略。此外，扩展模型中心可以更轻松地集成新模型，从而为 FinOps 和 DevOps 团队实现无缝自动扩展。
对于希望超越反复试验的人工智能实施的企业来说，当务之急应该是制定强大的路由策略。这包括规划备用选项和实施持续监控。如今，完善这些基础知识的组织将更有能力构建可扩展、高效的人工智能系统，实现可衡量的业务成果，而不仅仅是浮华的原型。
从单一模型使用向智能路由的转变标志着企业人工智能的关键转变。它旨在最大限度地提高人工智能投资的价值，同时最大限度地降低成本和中断。这种方法为弹性和高效的人工智能基础设施奠定了基础，从而推动切实的业务成功。
动态提示路由可根据复杂性、工作负载和成本等因素将提示与最合适的模型进行匹配，从而简化人工智能操作。这种有针对性的方法有助于避免浪费资源并减少不必要的代币使用。
通过微调路线决策，团队可以最大程度地削减成本 40% 在不牺牲质量的情况下。它在速度、精度和预算之间取得了平衡，使人工智能工作流程更有效率和更具成本效益。
Kubernetes 是改进的关键 可扩展性，因为它可以动态调整资源分配并自动扩展以应对不断变动的工作负载需求。这种功能可确保 AI 任务平稳运行，即使在活动频繁的时期也是如此。
当涉及到 安全，Kubernetes 实施严格的政策，持续监控威胁，保护集群间的数据完整性。这些功能将其确立为创建可扩展和安全的人工智能即时路由系统的关键基础。
为确保不间断的人工智能运营，尤其是在故障或需求旺盛时期，企业可以部署 后备机制。这包括查明可能发生故障的区域和制定备份计划。这些策略的示例包括自动重试、断路器或将任务重定向到替代工作流程，所有这些都旨在最大限度地减少中断。
可以通过以下方式加强这些后备流程 混沌工程。通过有意模拟系统故障，团队可以发现漏洞并完善系统以增强可靠性。这种方法有助于保持稳定的性能，即使条件不太理想。
