Kwa nini Unapaswa Kutumia Lango la LLM?

Timu zinatoa vipengele vya AI kupitia watoa huduma wa mifano mbalimbali. Kila API inaleta SDK zake, vigezo, mipaka ya kiwango, bei, na changamoto za kutegemewa. Ugumu huo unakupunguza kasi na kuongeza hatari.

Kiendelezi Lango la LLM linakupa safu moja ya ufikiaji kuunganisha, kuelekeza, kuchunguza, na kudhibiti maombi katika mifano mingi—bila kazi ya kuunganisha upya mara kwa mara. Mwongozo huu unaelezea lango la LLM ni nini, kwa nini ni muhimu, na jinsi ShirikiAI linavyotoa lango lenye ufahamu wa mifano ambalo unaweza kuanza kutumia leo.

Lango la LLM ni Nini?

Ufafanuzi mfupi: lango la LLM ni safu ya kati kati ya programu yako na watoa huduma wengi wa LLM. Badala ya kuunganisha kila API kando, programu yako inaita sehemu moja ya mwisho. Lango hushughulikia kuelekeza, kusawazisha, uchunguzi, usalama/usimamizi wa funguo, na kushindwa kwa mtoa huduma.

Lango la LLM dhidi ya Lango la API dhidi ya Proxy ya Reverse

Malango ya API na proxy za reverse huzingatia masuala ya usafirishaji: uthibitishaji, mipaka ya kiwango, umbo la maombi, majaribio tena, vichwa, na kuhifadhi. Lango la LLM linaongeza mantiki yenye ufahamu wa mifano: uhasibu wa tokeni, unyumbufu wa maombi/majibu, uteuzi wa mifano kwa msingi wa sera (ya bei nafuu/ya haraka/ya kutegemewa), kurudi kwa maana, utangamano wa utiririshaji/kuita zana, na telemetry kwa kila mfano (latency p50/p95, madarasa ya makosa, gharama kwa tokeni 1K).

Fikiria kama proxy ya reverse iliyobobea kwa mifano ya AI—yenye ufahamu wa maombi, tokeni, utiririshaji, na changamoto za watoa huduma.

Vifaa vya Msingi vya Ujenzi

Vifaa vya watoa huduma & rejista ya mifano: mpango mmoja wa maombi/majibu kwa wauzaji wote.

Sera za usambazaji: chagua mifano kwa bei, ucheleweshaji, eneo, SLO, au mahitaji ya kufuata.

Afya & kushindwa: kupunguza kiwango cha kiwango, kurudi nyuma, kuvunja mzunguko, na kurudi kiotomatiki.

Ufuatiliaji: vitambulisho vya maombi, ucheleweshaji wa p50/p95, viwango vya mafanikio/kosa, gharama kwa njia/mtoa huduma.

Usalama & usimamizi wa funguo: zungusha funguo katikati; tumia upeo/RBAC; weka siri nje ya msimbo wa programu.

Changamoto Bila Lango la LLM

Gharama ya ujumuishaji: kila mtoa huduma inamaanisha SDK mpya, vigezo, na mabadiliko yanayovunja.

Utendaji usio thabiti: kuongezeka kwa ucheleweshaji, tofauti za kieneo, kupunguza kasi, na kukatika.

Kutokuwa wazi kwa gharama: vigumu kulinganisha bei/sifa za tokeni na kufuatilia $ kwa kila ombi.

Kazi ya kiutendaji: Jaribio la DIY/kurudi nyuma, kuhifadhi, kuvunja mzunguko, idempotency, na kuandika kumbukumbu.

Mapungufu ya mwonekano: hakuna mahali pamoja kwa matumizi, asilimia za ucheleweshaji, au taksonomia za kushindwa.

Kufungiwa kwa muuzaji: kuandika upya kunapunguza majaribio na mikakati ya modeli nyingi.

Jinsi Lango la LLM Linavyotatua Matatizo Haya

Safu ya ufikiaji iliyounganishwa: sehemu moja ya mwisho kwa watoa huduma na modeli zote—badilisha au ongeza modeli bila kuandika upya.

Uelekezaji wa akili & kurudi nyuma kiotomatiki: elekeza upya wakati modeli imezidiwa au inashindwa, kulingana na sera yako.

Uboreshaji wa gharama & utendaji: elekeza kwa bei nafuu, ya haraka, au ya kipaumbele cha kutegemewa—kwa kipengele, mtumiaji, au eneo.

Ufuatiliaji & uchanganuzi ulioratibiwa: fuatilia p50/p95, muda wa kukatika, madarasa ya makosa, na gharama kwa kila tokeni 1K mahali pamoja.

Usalama & funguo rahisishwa: zungusha na weka wigo kwa njia ya kati; ondoa siri kutoka kwa repos za programu.

Uzingatiaji & eneo la data: elekeza ndani ya EU/US au kwa kila mpangaji; rekebisha magogo/uhifadhi; tumia sera za usalama kimataifa.

Mifano ya Matumizi

Wasaidizi wa msaada wa wateja: kufikia malengo madhubuti ya p95 kwa uelekezaji wa kikanda na urejeshaji wa papo hapo.

Uzalishaji wa maudhui kwa kiwango: panga kazi za kundi kwa mfano bora wa bei-utendaji wakati wa utekelezaji.

Tafuta & mabomba ya RAG: changanya LLM za wauzaji na alama za wazi za chanzo nyuma ya mpangilio mmoja.

Tathmini & upimaji: A/B mifano kwa kutumia vidokezo sawa na ufuatiliaji kwa matokeo ya kulinganisha.

Timu za jukwaa la biashara: reli za kati, mgao, na uchanganuzi uliounganishwa katika vitengo vya biashara.

Jinsi ShareAI Inavyofanya Kazi kama Lango la LLM

API moja kwa mifano 150+: linganisha na chagua katika Soko la Mifano.

Uelekezaji unaoendeshwa na sera: bei, ucheleweshaji, uaminifu, eneo, na sera za kufuata kwa kila kipengele.

Urejeshaji wa papo hapo & upunguzaji wa kiwango cha kiwango: kurudi nyuma, majaribio tena, na vizuizi vya mzunguko vimejengwa ndani.

Udhibiti wa gharama & arifa: vikomo vya timu/mradi; maarifa ya matumizi na utabiri.

Ufuatiliaji uliounganishwa: matumizi, p50/p95, madarasa ya makosa, viwango vya mafanikio—vimehusishwa na mfano/mtoa huduma.

Usimamizi wa funguo & mawanda: leta funguo zako za watoa huduma au zizingatie; zungusha na weka mawanda ya ufikiaji.

Inafanya kazi na mifano ya wauzaji + chanzo-wazi: badilisha bila kuandika upya; weka mwongozo wako na mpangilio thabiti.

Anza haraka: chunguza Uwanja wa Michezo, soma Nyaraka, na Marejeleo ya API. Unda au badilisha ufunguo wako katika Konsole. Angalia kilicho kipya katika Matoleo.

Mwanzo wa Haraka (Msimbo)

JavaScript (fetch)

/* 1) Weka ufunguo wako (uhifadhi kwa usalama - si katika msimbo wa mteja) */;

Python (maombi)

import os

Vinjari mifano na majina bandia yanayopatikana katika Soko la Mifano. Unda au badilisha ufunguo wako katika Konsole. Soma vigezo kamili katika Marejeleo ya API.

Mazoea Bora kwa Timu

Tenganisha maelekezo kutoka kwa njia: weka maelekezo/miundo ikiwa na matoleo; badilisha mifano kupitia sera/majina mbadala.

Tag kila kitu: kipengele, kundi, eneo—ili uweze kuchambua uchanganuzi na gharama.

Anza na tathmini za bandia; thibitisha na trafiki ya kivuli kabla ya kutekeleza kikamilifu.

Fafanua SLOs kwa kila kipengele: fuatilia p95 badala ya wastani; angalia kiwango cha mafanikio na $ kwa kila tokeni 1K.

Miongozo: weka vichujio vya usalama, usimamizi wa PII, na njia za eneo katika lango—usiweke upya kwa kila huduma.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara: Kwa Nini Utumie Lango la LLM? (Long-Tail)

Lango la LLM ni nini? Programu ya kati inayojua LLM ambayo inasanifisha maelekezo/majibu, inaelekeza kwa watoa huduma mbalimbali, na inakupa ufuatiliaji, udhibiti wa gharama, na urejeshaji wa huduma mahali pamoja.

Lango la LLM dhidi ya lango la API dhidi ya proxy ya nyuma—ni tofauti gani? Malango ya API/proxy za nyuma hushughulikia masuala ya usafirishaji; malango ya LLM huongeza kazi zinazojua modeli (uhesabuji wa tokeni, sera za gharama/utendaji, kurudi kwa maana, telemetry ya kila modeli).

Je, uelekezaji wa LLM wa watoa huduma wengi hufanya kazi vipi? Fafanua sera (ya bei nafuu/ya haraka/inayoaminika/inayozingatia sheria). Lango huchagua modeli inayolingana na kuelekeza upya kiotomatiki kwenye kushindwa au mipaka ya kiwango.

Je, lango la LLM linaweza kupunguza gharama zangu za LLM? Ndio—kwa kuelekeza kwenye modeli za bei nafuu kwa kazi zinazofaa, kuwezesha upakiaji/kumbukumbu pale inapowezekana, na kuonyesha gharama kwa ombi na $ kwa tokeni 1K.

Malango hushughulikiaje kushindwa na kurudi kiotomatiki? Ukaguzi wa afya na taksonomia za makosa husababisha majaribio tena/kupunguza kasi na kuruka kwenye modeli ya akiba inayokidhi sera yako.

Ninawezaje kuepuka kufungiwa na muuzaji mmoja? Weka maelezo na miundo thabiti kwenye lango; badilisha watoa huduma bila kuandika upya msimbo.

Ninawezaje kufuatilia ucheleweshaji wa p50/p95 kati ya watoa huduma? Tumia uwezo wa ufuatiliaji wa lango kulinganisha p50/p95, viwango vya mafanikio, na upunguzaji wa kasi kwa modeli/eneo.

Njia bora ya kulinganisha watoa huduma kwa bei na ubora ni ipi? Anza na alama za majaribio ya hatua, kisha thibitisha na telemetry ya uzalishaji (gharama kwa tokeni 1K, p95, kiwango cha makosa). Chunguza chaguo katika Miundo.

Ninawezaje kufuatilia gharama kwa ombi na kwa mtumiaji/kipengele? Omba maombi ya lebo (kipengele, kundi la watumiaji) na usafirishe data ya gharama/matumizi kutoka kwa uchanganuzi wa lango.

Usimamizi wa funguo hufanyaje kazi kwa watoa huduma wengi? Tumia hifadhi kuu ya funguo na mzunguko; weka mawanda kwa kila timu/mradi. Unda/zindua funguo katika Konsole.

Je, naweza kulazimisha eneo la data au uelekezaji wa EU/US? Ndio—tumia sera za kikanda kuweka mtiririko wa data katika jiografia na rekebisha kumbukumbu/uhifadhi kwa kufuata sheria.

Je, hii inafanya kazi na mabomba ya RAG? Kabisa—sanifisha maelekezo na uelekezaji wa kizazi tofauti na stack yako ya urejeshaji.

Je, naweza kutumia mifano ya chanzo wazi na ya wamiliki nyuma ya API moja? Ndio—changanya API za wauzaji na vituo vya OSS kupitia mpangilio na sera sawa.

Ninawezaje kuweka sera za uelekezaji (ya bei nafuu, ya haraka, ya kipaumbele cha uaminifu)? Fafanua mipangilio ya sera na uziambatanishe na vipengele/vituo; rekebisha kwa mazingira au kundi.

Nini hutokea mtoa huduma anaponipunguzia kiwango? Lango linapunguza maombi na kuelekeza kwa mfano wa akiba ikiwa inahitajika.

Je, naweza kufanya majaribio ya A/B kwa maelekezo na mifano? Ndio—elekeza sehemu za trafiki kwa mfano/toleo la maelekezo na linganisha matokeo kwa telemetry iliyounganishwa.

Je, lango linaunga mkono utiririshaji na zana/kazi? Malango ya kisasa yanaunga mkono utiririshaji wa SSE na miito ya zana/kazi maalum za modeli kupitia mpangilio wa umoja—tazama Marejeleo ya API.

Ninawezaje kuhamia kutoka SDK ya mtoa huduma mmoja? Tengeneza safu yako ya maelekezo; badilisha miito ya SDK kwa mteja wa lango/HTTP; panga vigezo vya mtoa huduma kwa mpangilio wa lango.

Ni vipimo gani ninavyopaswa kufuatilia katika uzalishaji? Kiwango cha mafanikio, ucheleweshaji wa p95, kupunguza kasi, na $ kwa tokeni 1K—vimewekwa alama kwa kipengele na eneo.

Je, kuhifadhi thamani kunafaa kwa LLMs? Kwa maelekezo ya uhakika au mafupi, ndiyo. Kwa mtiririko wa nguvu/uliobeba zana, zingatia kuhifadhi semantiki na kubatilisha kwa uangalifu.

Malango yanasaidiaje na reli za usalama na udhibiti? Sambaza vichujio vya usalama na utekelezaji wa sera ili kila kipengele kifaidike kwa uthabiti.

Hii inaathirije kasi ya kazi za kundi? Malango yanaweza kuendesha sambamba na kupunguza kasi kwa busara, kuongeza kasi ndani ya mipaka ya mtoa huduma.

Je, kuna hasara yoyote ya kutumia lango la LLM? Hatua nyingine huongeza mzigo mdogo, unaofidiwa na kupungua kwa kukatika, usafirishaji wa haraka, na udhibiti wa gharama. Kwa ucheleweshaji wa chini kabisa kwa mtoa huduma mmoja, njia ya moja kwa moja inaweza kuwa ya haraka kidogo—lakini unapoteza ustahimilivu wa watoa huduma wengi na mwonekano.

Hitimisho

Kutegemea mtoa huduma mmoja wa LLM ni hatari na haina ufanisi kwa kiwango kikubwa. Lango la LLM linahusisha ufikiaji wa modeli, uelekezaji, na ufuatiliaji—hivyo unapata uaminifu, mwonekano, na udhibiti wa gharama bila kuandika upya. Ukiwa na ShareAI, unapata API moja kwa modeli 150+, uelekezaji unaotegemea sera, na urejeshaji wa haraka—hivyo timu yako inaweza kusafirisha kwa kujiamini, kupima matokeo, na kudhibiti gharama.

Chunguza modeli katika Soko, jaribu maelekezo katika Uwanja wa Michezo, soma Nyaraka, na angalia Matoleo.