Tuotantokäytössä olevien agenttien optimointi Amazon Bedrock AgentCore Observability -työkalulla
Amazon/AWS
Tämä AWS ML -blogin julkaisu käsittelee suorituskyky- ja muistiongelmia tekoälyagenteissa, kun ne siirretään tuotantokäyttöön. Se antaa ohjeita Amazon Bedrock AgentCore Observability -työkalun käyttämiseen yhdessä Amazon CloudWatchin kanssa pullonkaulojen ja muistivuotojen tunnistamiseksi sekä tarjoaa parhaita käytäntöjä seurantaan ja optimointiin.
Tämä artikkeli on osa 2 AI-agenttien virheenjäljitystä käsittelevää sarjaa, joka keskittyy agentteihin, jotka toimivat oikein mutta suoriutuvat huonosti. Skenaario 3 käsittelee suorituskyvyn pullonkauloja: oireita ovat asteittainen latenssin kasvu, P95-vasteaikojen ylittävät kynnysarvot, mutta matalat virhetasot. Diagnosoidaksesi, kysy CloudWatchista korkean latenssin kutsuja, analysoi pyyntöaikajana OpenTelemetry-jäljitysten avulla ja tarkista muistin hakulatenssi (pitäisi olla alle 200 ms) sekä työkalujen kutsulatenssi. Juurisyitä ovat hidas työkalujen suoritus, liiallinen tokenien generointi ja peräkkäinen käsittely. Korjauksia ovat välimuistin käyttö, yhteyspoolitus, tietokantaindeksointi, kehotteiden optimointi lyhyiksi ja riippumattomien työkalujen rinnakkainen suorittaminen. Skenaario 4 käsittelee muistiongelmia pitkäkestoisissa istunnoissa, joissa muistin käyttö kasvaa rajattomasti, johtaen tokenirajojen ylittymiseen ja istunnon epäonnistumisiin. Tunnistaaksesi, kysy pitkäkestoisia istuntoja, joissa on korkea muistin käyttö, tutki muistin poimintamalleja ja tarkista poimintavirheet. Juurisyitä ovat väärin konfiguroidut asetukset; korjauksia ovat muistin konsolidointi, nimiavaruuspohjat ja eventExpiryDuration-arvon asettaminen. Artikkeli päättyy tuotannon parhaisiin käytäntöihin: kattava instrumentointi, CloudWatch-hälytykset, kojelaudat ja AgentCore Evaluators- sekä Insights-työkalujen käyttö ennakoivaan seurantaan.
Lähde: AWS ML blog —
Alkuperäinen