Optimisation LLM : Routage Intelligent Bedrock

Comprendre le routage intelligent des prompts

Le routage intelligent des prompts d’Amazon Bedrock est conçu pour optimiser l’utilisation des LLM en dirigeant les prompts les plus simples vers des modèles plus rentables, améliorant ainsi les performances et réduisant les dépenses. Le système propose des routeurs de prompts par défaut pour chaque famille de modèles, permettant une utilisation immédiate avec des configurations prédéfinies adaptées à des modèles de fondation spécifiques. Les utilisateurs ont également la possibilité de configurer leurs propres routeurs pour répondre à des besoins spécifiques. Actuellement, le service prend en charge une gamme de familles de LLM, notamment :

• Série Anthropic Claude : Haiku, 5 v1, Haiku 3.5, Sonnet 3.5 v2
• Série Llama : Llama 3.1 8b, 70b, 3.2 11b, 90B, et 3.3 70B
• Série Nova : Nova Pro et Nova lite

AWS a mené des tests internes approfondis à l’aide de données propriétaires et accessibles au public pour évaluer les performances du routage intelligent des prompts d’Amazon Bedrock. Deux indicateurs clés ont été utilisés :

1. Gain moyen de qualité de réponse sous contrainte de coût (ARQGC) : Cet indicateur standardisé (allant de 0 à 1) évalue la qualité du routeur sous diverses contraintes de coût, où 0,5 indique un routage aléatoire et 1 représente un routage optimal.
2. Économies de coûts : Cet indicateur compare le coût d’utilisation du routage intelligent des prompts par rapport à l’utilisation du modèle le plus puissant d’une série donnée.
3. Avantages en termes de latence : Mesurés par le temps moyen avant le premier jeton (TTFT).

Les données collectées fournissent des informations sur l’efficacité du routage intelligent des prompts pour équilibrer la qualité de la réponse, le coût et la latence.

Analyse approfondie de la différence de qualité de réponse

La métrique de Différence de qualité de réponse mesure l’écart dans les réponses entre un modèle de repli et d’autres modèles. Une valeur plus petite indique une plus grande similitude dans les réponses, tandis qu’une valeur plus grande suggère des différences plus significatives. Le choix du modèle de repli est crucial. Par exemple, si Claude 3 Sonnet d’Anthropic est utilisé comme modèle de repli et que la Différence de qualité de réponse est définie sur 10 %, le routeur sélectionne dynamiquement un LLM qui fournit une qualité de réponse dans les 10 % de Claude 3 Sonnet pour optimiser les performances globales.

Inversement, si un modèle moins coûteux comme Claude 3 Haiku est utilisé comme modèle de repli, le routeur choisit dynamiquement un LLM qui améliore la qualité de la réponse de plus de 10 % par rapport à Claude 3 Haiku. Dans les scénarios où Haiku est le modèle de repli, une Différence de qualité de réponse de 10 % est configurée pour atteindre l’équilibre souhaité entre coût et qualité.

Mise en œuvre pratique et démonstration

Le routage intelligent des prompts d’Amazon Bedrock est accessible via la AWS Management Console, permettant aux utilisateurs de créer des routeurs personnalisés ou d’utiliser des valeurs par défaut préconfigurées. Pour configurer un routeur de prompts, accédez à Prompt Routers dans la console Amazon Bedrock et sélectionnez ‘Configurer le routeur de prompts’.

Une fois configuré, le routeur peut être utilisé dans le Playground de la console. Par exemple, un document de 10 000 mots provenant d’Amazon.com peut être joint, et des questions spécifiques concernant les coûts de vente peuvent être posées.

En sélectionnant l’icône ‘métriques du routeur’, les utilisateurs peuvent déterminer quel modèle a finalement traité la requête. Dans les cas impliquant des questions complexes, le routage intelligent des prompts d’Amazon Bedrock dirige la requête vers un modèle plus puissant tel que Claude 3.5 Sonnet V2.

Exploration détaillée des séries de LLM

Série Anthropic Claude

La série Anthropic Claude offre une gamme de modèles, chacun avec des capacités et des profils de coûts distincts. Le modèle Haiku est conçu pour la vitesse et l’efficacité, ce qui le rend adapté aux tâches où des réponses rapides sont essentielles et où la complexité est modérée. Claude 3 Sonnet, d’autre part, offre une approche plus équilibrée, fournissant des réponses de haute qualité sans le coût premium associé aux modèles les plus avancés. Les différentes versions de la série Claude permettent aux utilisateurs d’affiner leur choix en fonction des exigences spécifiques de l’application et des contraintes budgétaires.

Série Llama

La série Llama, développée par Meta, est connue pour sa nature open source et sa polyvalence. Les modèles de cette série vont des modèles plus petits et plus efficaces comme Llama 3.1 8b aux modèles plus grands et plus puissants tels que Llama 3.3 70B. Cette gamme permet aux utilisateurs de sélectionner le modèle approprié en fonction de la complexité de la tâche et des ressources de calcul disponibles. La série Llama est particulièrement populaire dans la recherche et le développement en raison de son accessibilité et de la possibilité de personnaliser et d’affiner les modèles.

Série Nova

La série Nova comprend des modèles tels que Nova Pro et Nova Lite, qui sont conçus pour offrir un équilibre entre performances et efficacité. Nova Pro est conçu pour les tâches plus exigeantes qui nécessitent des niveaux plus élevés de précision et de détail, tandis que Nova Lite est optimisé pour un traitement plus rapide et des coûts de calcul inférieurs. Cette série est souvent utilisée dans les applications où les réponses en temps réel et l’utilisation efficace des ressources sont essentielles.

Analyse comparative et performance

Les tests d’analyse comparative menés par AWS fournissent des informations précieuses sur les performances du routage intelligent des prompts dans différentes séries de modèles. La métrique ARQGC met en évidence la capacité du routeur à maintenir une qualité de réponse élevée tout en respectant les contraintes de coût. La métrique des économies de coûts démontre les avantages économiques de l’utilisation du routage intelligent des prompts par rapport au fait de s’appuyer uniquement sur les modèles les plus puissants. La métrique TTFT souligne les avantages en termes de latence, indiquant des temps de réponse plus rapides pour de nombreux types de requêtes.

Ces analyses comparatives démontrent que le routage intelligent des prompts peut réduire considérablement les coûts tout en maintenant des réponses de haute qualité et en minimisant la latence, dans diverses séries de modèles. Les utilisateurs sont encouragés à expérimenter avec différentes valeurs de Différence de qualité de réponse pendant la configuration pour identifier les paramètres optimaux pour leurs besoins spécifiques. En analysant la qualité de la réponse, le coût et la latence du routeur sur leurs ensembles de données de développement, les utilisateurs peuvent affiner la configuration pour obtenir le meilleur équilibre possible.

Configuration de la différence de qualité de réponse : un examen approfondi

La différence de qualité de réponse (DQR) est un paramètre essentiel dans le routage intelligent des prompts d’Amazon Bedrock, permettant aux utilisateurs d’affiner l’équilibre entre la qualité de la réponse et la rentabilité. Un paramètre DQR inférieur pousse le système à donner la priorité aux modèles qui fournissent des réponses étroitement alignées sur le modèle de repli choisi, garantissant ainsi la cohérence et la fiabilité. Inversement, une DQR plus élevée permet au routeur d’explorer une gamme plus large de modèles, sacrifiant potentiellement une partie de la qualité au profit d’économies de coûts ou d’améliorations de la latence.

La sélection du modèle de repli est essentielle, car il sert de référence par rapport à laquelle les autres modèles sont évalués. Pour les scénarios exigeant le plus haut niveau de précision et de détail, la sélection d’un modèle de premier plan comme Claude 3 Sonnet comme repli garantit que le routeur ne prend en compte que les modèles qui peuvent fournir des résultats comparables. Dans les situations où le coût est une préoccupation majeure, un modèle plus économique comme Claude 3 Haiku peut être utilisé comme repli, permettant au routeur d’optimiser l’efficacité tout en maintenant des niveaux de qualité acceptables.

Considérons un scénario où une institution financière utilise des LLM pour fournir un support client. Si l’institution définit Claude 3 Sonnet comme modèle de repli avec une DQR de 5 %, le système de routage intelligent des prompts ne dirigera les requêtes que vers des modèles qui fournissent des réponses dans les 5 % de la qualité de Claude 3 Sonnet. Cela garantit que les clients reçoivent un support de haute qualité constant, mais cela peut entraîner un coût plus élevé. Si l’institution définit à la place Claude 3 Haiku comme repli avec une DQR de 15 %, le système peut explorer une gamme plus large de modèles, réduisant potentiellement les coûts tout en fournissant des réponses raisonnablement précises.

La possibilité d’ajuster dynamiquement la DQR en fonction des métriques de performance en temps réel améliore encore l’adaptabilité du système de routage intelligent des prompts. En surveillant en permanence la qualité de la réponse, le coût et la latence, le routeur peut ajuster automatiquement la DQR pour maintenir l’équilibre souhaité entre ces facteurs. Cela garantit que le système reste optimisé même si les charges de travail et les capacités du modèle évoluent au fil du temps.

Cas d’utilisation avancés et personnalisation

Au-delà des configurations par défaut, le routage intelligent des prompts d’Amazon Bedrock offre des options de personnalisation avancées pour répondre à des cas d’utilisation spécifiques. Les utilisateurs peuvent définir des règles de routage personnalisées basées sur des facteurs tels que la complexité de la requête, la sensibilité des données ou le temps de réponse souhaité. Cela permet un contrôle granulaire sur la façon dont les prompts sont traitées, garantissant que les modèles les plus appropriés sont toujours utilisés pour chaque tâche.

Par exemple, un prestataire de soins de santé peut configurer des règles de routage personnalisées pour s’assurer que les données sensibles des patients sont toujours traitées par des modèles conformes aux réglementations HIPAA. De même, un cabinet d’avocats peut donner la priorité aux modèles connus pour leur précision et leur fiabilité lors du traitement de documents juridiques critiques.

La possibilité d’intégrer des métriques personnalisées dans le système de routage intelligent des prompts améliore encore son adaptabilité. Les utilisateurs peuvent définir leurs propres métriques pour mesurer des aspects spécifiques de la qualité de la réponse, tels que l’analyse des sentiments, l’exactitude factuelle ou la cohérence. En incorporant ces métriques personnalisées dans les règles de routage, le système peut optimiser les exigences spécifiques de chaque application.

Applications concrètes et témoignages de réussite

Plusieurs organisations ont déjà mis en œuvre avec succès le routage intelligent des prompts d’Amazon Bedrock pour optimiser leur utilisation des LLM. Une entreprise de commerce électronique de premier plan, par exemple, a utilisé le système pour réduire ses coûts de LLM de 30 % tout en maintenant des niveaux élevés de satisfaction client. En acheminant les demandes simples des clients vers des modèles plus rentables et en réservant les modèles les plus puissants pour les problèmes complexes, l’entreprise a considérablement amélioré son efficacité opérationnelle.

Un autre témoignage de réussite provient d’une grande entreprise de services financiers, qui a utilisé le routage intelligent des prompts pour améliorer ses capacités de détection de la fraude. En intégrant des métriques personnalisées dans les règles de routage, l’entreprise a pu donner la priorité aux modèles particulièrement aptes à identifier les transactions frauduleuses. Cela a entraîné une réduction significative des pertes liées à la fraude et une amélioration de la sécurité globale.

Ces exemples démontrent les avantages tangibles du routage intelligent des prompts d’Amazon Bedrock et mettent en évidence son potentiel pour transformer la façon dont les organisations utilisent les LLM. En fournissant une solution flexible, rentable et performante, le système permet aux entreprises de libérer tout le potentiel des LLM tout en gérant efficacement les coûts.

Naviguer dans la AWS Management Console pour le routage des prompts

La AWS Management Console fournit une interface conviviale pour la configuration et la gestion du routage intelligent des prompts d’Amazon Bedrock. Pour commencer, accédez au service Amazon Bedrock dans la console AWS et sélectionnez ‘Prompt Routers’ dans le volet de navigation.

À partir de là, vous pouvez créer un nouveau routeur de prompts ou modifier un routeur existant. Lors de la création d’un nouveau routeur, vous devrez spécifier le modèle de repli, la différence de qualité de réponse et toutes les règles de routage personnalisées. La console fournit des conseils détaillés et des info-bulles pour vous aider à configurer ces paramètres.

Une fois le routeur configuré, vous pouvez le tester à l’aide du Playground dans la console. Il vous suffit de joindre un document ou de saisir une requête et d’observer quel modèle est sélectionné par le routeur. L’icône ‘métriques du routeur’ fournit des informations détaillées sur la décision de routage, y compris la qualité de la réponse, le coût et la latence.

La AWS Management Console fournit également des capacités complètes de surveillance et de journalisation, vous permettant de suivre les performances de vos routeurs de prompts au fil du temps. Vous pouvez utiliser ces journaux pour identifier les problèmes potentiels et optimiser la configuration pour une efficacité maximale.

Bonnes pratiques pour l’optimisation du routage des prompts

Pour tirer le meilleur parti du routage intelligent des prompts d’Amazon Bedrock, tenez compte des bonnes pratiques suivantes :

1. Choisissez le bon modèle de repli : Le modèle de repli sert de référence pour la qualité de la réponse, alors sélectionnez un modèle qui correspond à vos exigences de performance.
2. Affinez la différence de qualité de réponse : Expérimentez avec différentes valeurs de DQR pour trouver l’équilibre optimal entre la qualité de la réponse et la rentabilité.
3. Mettez en œuvre des règles de routage personnalisées : Utilisez des règles de routage personnalisées pour diriger des types spécifiques de requêtes vers les modèles les plus appropriés.
4. Intégrez des métriques personnalisées : Incorporez des métriques personnalisées pour mesurer des aspects spécifiques de la qualité de la réponse qui sont importants pour votre application.
5. Surveillez régulièrement les performances : Suivez les performances de vos routeurs de prompts au fil du temps et effectuez des ajustements au besoin.
6. Restez informé des mises à jour des modèles : Tenez-vous au courant des dernières mises à jour des modèles et ajustez vos configurations en conséquence pour tirer parti des nouvelles capacités.

En suivant ces bonnes pratiques, vous pouvez optimiser votre utilisation des LLM et libérer tout le potentiel du routage intelligent des prompts d’Amazon Bedrock.

L’avenir de l’optimisation des LLM

Alors que les LLM continuent d’évoluer et de s’intégrer davantage dans diverses applications, le besoin de stratégies d’optimisation efficaces et rentables ne fera que croître. Le routage intelligent des prompts d’Amazon Bedrock représente une avancée significative dans cette direction, fournissant un outil flexible et puissant pour la gestion de l’utilisation des LLM.

À l’avenir, nous pouvons nous attendre à de nouvelles avancées dans les technologies de routage des prompts, notamment des algorithmes de routage plus sophistiqués, une meilleure intégration avec d’autres services AWS et une prise en charge améliorée d’une gamme plus large de LLM. Ces avancées permettront aux organisations de tirer parti de tout le potentiel des LLM tout en gérant efficacement les coûts et en assurant des niveaux de performance élevés.

L’intégration de techniques d’optimisation basées sur l’IA jouera également un rôle crucial dans l’avenir de l’optimisation des LLM. En utilisant l’IA pour analyser les schémas de requêtes, la qualité de la réponse et les métriques de coût, les systèmes seront en mesure d’ajuster automatiquement les règles de routage et les configurations afin de maximiser l’efficacité et les performances. Cela réduira encore la charge pesant sur les utilisateurs et leur permettra de se concentrer sur l’exploitation des connaissances et des capacités des LLM.

En fin de compte, l’objectif de l’optimisation des LLM est de rendre ces technologies puissantes plus accessibles et abordables pour un plus large éventail d’organisations. En fournissant des outils et des stratégies qui simplifient la gestion et l’optimisation des LLM, Amazon Bedrock contribue à démocratiser l’accès à l’IA et permet aux entreprises d’innover et de rivaliser à l’ère numérique.

En évaluant soigneusement les différentes séries de LLM, en comprenant les subtilités de la différence de qualité de réponse et en mettant en œuvre les meilleures pratiques d’optimisation, les organisations peuvent tirer parti de tout le potentiel du routage intelligent des prompts d’Amazon Bedrock pour réaliser des économies de coûts importantes, améliorer les performances et améliorer la satisfaction client.