Google Cloud опубликовал руководство по обработке ошибок 429 («исчерпание ресурсов»), особенно при работе с большими языковыми моделями (LLM). В статье подчеркивается важность управления потреблением ресурсов для обеспечения бесперебойной работы пользователей, учитывая значительные вычислительные потребности LLM. Представлены три основные стратегии:
1. **Backoff и повторная попытка:** Реализуйте экспоненциальную стратегию backoff и логику повторных попыток для обработки исчерпания ресурсов или недоступности API. Время ожидания увеличивается экспоненциально с каждой повторной попыткой, пока перегруженная система не восстановится.
2. **Динамическая общая квота:** Google Cloud управляет распределением ресурсов для определенных моделей, динамически распределяя доступную емкость между пользователями, выполняющими запросы. Это повышает эффективность и снижает задержку.
3. **Выделенная пропускная способность:** Этот сервис позволяет вам резервировать выделенную емкость для генеративных моделей ИИ на Vertex AI, обеспечивая предсказуемую производительность даже в пиковые периоды нагрузки.
В статье подчеркивается важность сочетания механизмов backoff/повторной попытки с динамической общей квотой, особенно по мере роста объема запросов и размера токенов. Для обеспечения отказоустойчивости приложений LLM упоминаются другие варианты, такие как переопределение потребительской квоты и выделенная пропускная способность. Рекомендуется создавать приложения с использованием генеративного ИИ, используя примеры Vertex AI на GitHub или руководства для начинающих, краткие руководства или стартовый пакет Google Cloud.
