LLM 成本优化

标签：令牌分块模型 LLM 优化成本

优化 LLM 成本对于可持续、大规模部署并最大化商业价值至关重要。

大型语言模型 (LLM) 的财务压力

LLM 的快速采用和对这些模型的日益依赖带来了一个重大挑战：不断上升的运营成本。对于每天进行数十亿次预测的组织（例如一级金融机构）而言，财务负担可能非常巨大——每天高达 2000 万美元。这一惊人的开支凸显了对有效成本优化策略的迫切需求，这些策略使公司能够利用 LLM 的力量，而不会危及他们的财务可持续性。

这篇博文深入探讨了优化 LLM 成本的策略和技巧，提供了可行的见解，帮助您在不牺牲性能的情况下管理费用。

LLM 的高昂运营成本

运行 Llama3/GPT-3.5-turbo/Claude Sonnet 3.5 等 LLM 的成本可能高得令人望而却步，尤其是在大规模部署时。例如，如果每项预测的成本为 0.002 美元，那么一家一级金融机构每天在投资管理相关预测方面可能面临高达 2000 万美元的成本。这些数字凸显了成本优化在 LLM 部署中的重要性，尤其是对于每天处理数十亿个预测的组织而言。

检索增强生成 (RAG)：提高效率

检索增强生成 (RAG) 是一种先进的架构方法，可以显著降低 LLM 的运营成本。RAG 将实时数据检索与 LLM 集成，允许模型在生成响应时访问外部数据源。这种方法不仅可以提高模型的准确性和相关性，还可以通过减少对纯生成过程的依赖来优化资源使用。

RAG 的工作原理：

摄取管道：数据被数字化、分块并准备处理。
工件创建：嵌入的数据存储在矢量数据库中，方便快速检索。
生产：当用户提出查询时，系统会在向量库中搜索相关上下文，然后将其与查询和说明相结合，形成 LLM 提示。模型会使用此丰富的输入生成响应。

通过将 RAG 纳入您的 LLM 架构，您可以显著减少每个请求处理的令牌数量，从而降低计算成本并提高效率。

成本优化策略

优化 LLM 的成本需要采取多管齐下的方法，针对模型生命周期的各个方面。以下是帮助您实现显著成本节约的详细策略。

1. 分块：逻辑和上下文感知的数据处理

LLM 以分块形式处理信息，这会影响系统的准确性和成本。默认分块方法通常涉及重叠，会导致效率低下，增加延迟和成本。

优化的分块策略：

上下文感知分块：根据内容的性质和用户通常提出的问题类型定制分块过程。这减少了不必要的上下文大小，从而优化了资源利用率。
逻辑分块：实现与内容逻辑结构一致的分块，确保每个块都有意义且对整体任务有贡献。这可以减少处理的 token 数量，从而降低成本。

2.语义缓存：减少冗余调用

常见问题、问候和其他重复性互动可能会给 LLM 带来不必要的负担，从而增加成本。语义缓存机制可以通过存储和检索常见响应来缓解这种情况。

工具和技术：

GPTCache 集成： GPTCache 等工具可以存储常见响应，减少重复 LLM 调用的需要并缩短响应时间。
Langchain 缓存： Langchain 提供各种可集成到 LLM 系统中的缓存工具，进一步优化性能和成本。

3. 搜索空间优化：关注相关性

许多开发人员将大量背景信息传递给 LLM，而不进行相关性过滤，这会增加计算成本并降低准确性。有效的搜索空间优化可确保仅处理相关信息。

优化技术：

基于元数据的过滤：在将上下文传递给 LLM 之前，实施元数据过滤以缩小搜索空间。
重新排序模型：使用重新排序模型对最相关的块进行优先排序，从而减少 LLM 上的计算负荷。

4. 聊天历史摘要：保留基本内容

由于 LLM 用于对话设置，聊天记录会快速积累令牌，影响成本效率。总结聊天记录可以保留必要的上下文，同时最大限度地减少令牌的使用。

实施技巧：

摘要模型：使用经济高效的 LLM 或较小的语言模型 (SLM) 将冗长的聊天提炼为简洁的摘要。
减少令牌：在达到令牌限制之前总结聊天历史，特别是在处理多个问答对时，以优化资源使用率。

5. 及时压缩：减少令牌使用量

思路链 (CoT) 和情境学习 (ICL) 等先进提示技术的兴起，导致提示长度增加，进而增加了 API 成本和计算需求。

及时压缩技术：

LLMLingua：此工具可将提示压缩多达 20 倍，同时保持其有效性，尤其是在推理任务中。LLMLingua 使用较小的语言模型来删除不必要的标记，使 LLM 能够从压缩的提示中进行推断。

6. 模型选择：选择正确的基础模型

选择最合适的基础模型对于成本优化至关重要。虽然 LLM 功能强大，但它们可能并不总是最具成本效益的解决方案，尤其是对于可以由较小模型处理的特定任务。

选择框架：

用例分析：评估用例的具体要求，以确定 LLM 或较小的特定任务模型 (SLM) 是否更合适。
成本效益分析：在 SaaS 或开源模型之间进行选择时，请考虑数据安全、使用模式和运营成本等因素。

7. 模型提炼：将知识转移到较小的模型

模型蒸馏涉及训练较小的模型来模仿较大模型的输出，从而以减少的计算资源实现类似的性能。

蒸馏技术：

谷歌的逐步提炼：一个具有 7.7 亿个参数的较小模型在基准数据集上的表现优于具有 5400 亿个参数的较大模型，证明了提炼在降低成本的同时保持性能的有效性。

8. 微调：减少对少量样本的需求

在复杂的用例中，在提示中提供少量示例可能会花费不菲。针对特定任务对模型进行微调可以消除对这些示例的需求，从而优化令牌的使用。

微调策略：

特定任务的微调：根据与您的用例相关的特定数据集对模型进行微调，从而减少每个请求所需的令牌数量。
示例消除：通过微调，您可以消除提示中对多个示例的需要，从而保持高质量的输出并最大限度地降低成本。

9. 模型压缩：让 LLM 更易于获取

LLM 通常需要大量 GPU 计算资源，因此部署起来非常困难。量化等模型压缩技术可以减小模型大小，使其更易于在资源密集程度较低的硬件上部署。

压缩工具：

量化技术： GPTQ 和 GGML 等工具可以降低模型权重的精度，缩小模型尺寸并能够在资源有限的设备上部署。
Bitsandbytes 库：这个强大的工具有助于量化大型语言模型，并对其进行优化以实现更具成本效益的部署。

10. 推理优化：最大化吞吐量

优化 LLM 推理对于最大化吞吐量和最小化延迟至关重要，直接影响成本效率。

推理优化工具：

vLLM 和 TensorRT：这些工具提高了推理速度和效率，使您能够使用相同的硬件每分钟处理更多的请求。
硬件利用率：确保您的 LLM 充分利用可用硬件以最大限度地提高效率并降低成本。

11. 基础设施优化：根据使用模式进行定制

为基于 LLM 的系统选择合适的基础架构对于成本优化至关重要。根据使用模式定制基础架构可以节省大量成本。

基础设施战略：

基于使用情况的定制：区分批处理和实时处理，并相应地优化基础设施。
FinOps 策略：实施财务运营 (FinOps) 策略，使云基础设施成本与 LLM 使用情况保持一致，确保有效分配资源。