Skalieren Sie Ihre LLM-Anwendung, ohne die Kontrolle zu verlieren.
Smicolon überarbeitet Engpässe rund um Modellaufrufe, Daten, Parallelität und Fehlerbehandlung. So unterstützt das Produkt mehr Nutzer bei transparenten Kosten und verlässlichem Betrieb.
Skalierung aus messbaren Grenzen ableiten
Wir nutzen Produktionsverhalten und erwartete Nachfrage, um begrenzende Systemteile vor Architekturänderungen zu identifizieren.
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Arbeitslast messen
Wir verfolgen Latenz, Modellnutzung, Parallelität, Token-Kosten, Queue-Verhalten und Fehler in kritischen Nutzerabläufen.
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Engpässe neu gestalten
Wir kombinieren Caching, Batching, Queues, Routing, Fallbacks und Datengrenzen passend zur tatsächlichen Last.
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Änderung belegen und betreiben
Wir testen realistische Last, definieren Betriebsschwellen und ergänzen Signale für die weitere Skalierung.
Die Skalierung einer LLM-App ist eine Systemaufgabe
Die Modellwahl ist wichtig. Ob die Anwendung nutzbar bleibt, entscheiden jedoch Durchsatz, Daten, Produktverhalten und Kostenkontrolle.
Latenz im gesamten Ablauf
Wir optimieren den Nutzerablauf einschließlich Retrieval, Tools, Queues und nachgelagerter Services.
Nachvollziehbare Kosten
Nutzungssignale verbinden Modell- und Infrastrukturkosten mit Produktabläufen und Entscheidungen.
Robuste Modellabläufe
Fallbacks, Timeouts, Wiederholungen und reduzierte Modi schützen Abläufe bei Ausfällen.
Qualität bei Veränderung
Evaluationen und Produktionssignale zeigen, ob Optimierungen das benötigte Verhalten erhalten.
Was wir verbessern können
Durchsatz und Latenz
Parallelitätskontrolle, asynchrone Arbeit, Caching, Batching und Routing für die reale Nachfrage.
Zuverlässigkeit und Fallbacks
Timeouts, Wiederholungsregeln, Provider-Resilienz, Queue-Wiederherstellung und reduzierte Betriebsmodi.
Kosten- und Qualitätstransparenz
Token- und Infrastrukturzuordnung, Evaluationen, Traces und Schwellenwerte für fundierte Entscheidungen.
Verstehen Sie die Grenzen, bevor Nutzer sie finden.
Wir prüfen Arbeitslast, Engpässe und Fehlermuster und definieren anschließend die Änderungen mit dem größten Nutzen.