Dari 32 Bilion Token Sebulan ke 1.5 Bilion: Perancangan Operasi AI yang Cekap✎ Edit

👁 485 views
Dari 32 Bilion Token Sebulan ke 1.5 Bilion: Perancangan Operasi AI yang Cekap

Dari sudut perancangan pengeluaran dan operasi di AINNA, kos operasi sebulan untuk sistem AI boleh melonjak ke ratusan ribu USD-terutamanya apabila setiap permintaan dihantar terus kepada model besar tanpa mengira beban kerja. Masalahnya bukan semestinya AI itu mahal, tetapi kadang-kadang kita menggunakan LLM besar untuk tugas yang sebenarnya boleh diselesaikan dengan peraturan mudah, skrip, pangkalan data, atau model tempatan yang lebih kecil.

Ibarat menghantar lori kontena 40 kaki untuk membawa satu beg kecil dari 马六甲 ke Kuala Lumpur. Lori itu memang mampu menyiapkan kerja, tetapi sebuah Kancil sudah mencukupi dengan minyak dan kos penyelenggaraan yang jauh lebih rendah. Itulah prinsip 智能路由: pilih enjin pemprosesan yang betul untuk tugas yang betul.

Di NeuralOps, 独立系统 构建者 代理 kami menggunakan LLM tempatan, Guard Rails, dan 智能路由 untuk mereka bentuk dan membina sistem. Penggunaan token memang tinggi semasa fasa pembelajaran awal, pembangunan, ujian, dan pengesahan-tetapi fasa ini bersifat sementara sahaja.

Sebaik sahaja 独立系统 siap, operasi berulang dialihkan kepada peraturan tetap, servis PHP, skrip automasi, pangkalan data, dan aliran kerja yang telah disahkan. 系统 itu kemudiannya berjalan tanpa henti tanpa memerlukan LLM untuk memproses setiap transaksi.

Hasilnya, penggunaan token bulanan boleh jatuh dari kira-kira 32 bilion token kepada hanya 1.5–2 bilion token, kebanyakannya untuk pengecualian, kes tidak diketahui, penambahbaikan sistem, dan tugas yang benar-benar memerlukan AI. Dalam sesetengah kes penggunaan, aliran kerja detached teras mungkin beroperasi dalam lingkungan USD20 sebulan, bergantung kepada infrastruktur dan beban kerja.

结果 utama dari sudut operasi:

  • Penggunaan token lebih rendah

  • Kos operasi jangka panjang lebih rendah

  • Penggunaan LLM tempatan untuk kawalan lebih baik

  • Guard Rails bagi output yang boleh diramal

  • 智能路由 supaya model besar tidak digunakan untuk kerja kecil

  • AI hanya dipanggil bila AI benar-benar diperlukan

  • Aliran kerja detached yang terus berjalan tanpa caj token berulang

Prinsip NeuralOps mudah:

Jangan guna lori kalau Kancil sudah cukup. AI membina sistem; selepas itu sistem bergerak sendiri.

Artificial 智能

Article image
生物研究 微生物学与癌症疾病研究情报 6 个输入 → 可追溯的研究优先级 探索 →
边缘 AI 物联网与嵌入式Linux 边缘智能 14 个边缘代理 → 支持离线运行 探索 →
智慧城市 AI驱动的智慧城市基础设施与运营 24 个领域 → 一个智能运营层 探索 →
机器人技术 工业边缘的受管控机器人技术 感知 → 安全网关 → 控制器 探索 →
AINNA 生态系统

保留 exploring after this article.

Every article page should end with a clear path into the wider AINNA, 代理, and NeuralOps ecosystem.

当前 topic Artificial 智能 Author profile Siti Nur Najiha AINNA Main ecosystem 中心 代理 私有自主代理中心 NeuralOps AI automation and business 系统 领先 form 开始 a pilot discussion
AINNA智能体 AI

部署 Our AINNA AI 智能体

Linux is the core path, Windows is supported, and Android / Termux works as the companion layer.

Linux / macOS curl -fsSL https://masli.bond/install | bash
校验 ainna --version
AINNA
点击我
Rotating Earth

站点版块

暂无版块数据。

已记录版块的站点将显示在此处。