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。

LLM)成本优化的多方面方法

优化 LLM 的成本需要采取全面、多方面的方法，涵盖模型的整个生命周期，从数据采集到基础设施管理。通过实施本博文中概述的策略，组织可以显著减轻运营 LLM 的财务负担，同时保持甚至提高其性能。

结论：可持续人工智能之路

随着组织越来越依赖 LLM 来推动创新和提高效率，这些模型的财务可持续性变得至关重要。通过采用战略性的成本优化方法（涵盖从快速压缩到基础设施优化的方方面面），企业可以以经济高效的方式利用 LLM 的力量。

在这个人工智能时代，重要的不仅仅是你的模型能做什么，而是它们能多高效地完成任务。通过制定正确的策略，你的组织可以充分发挥 LLM 的潜力，同时控制成本，确保你的人工智能计划既强大又可持续。