LLM streaming: задержка первого токена и полный ответ
Пользователь замечает как паузу до начала ответа, так и время до его завершения. Потоковая выдача позволяет показать часть результата раньше, даже если суммарная работа модели остаётся прежней.
Разделяйте time to first token и end-to-end latency при измерениях. В задаче нужно определить, какое изменение влияет на воспринимаемую скорость, не подменяя её временем завершения всей операции.
Это бесплатное упражнение из платного курса. Проверьте решение без регистрации. Объяснения и последовательная практика — в курсе «LLMOps & Evaluation: из песочницы в продакшн».
Что уменьшает «воспринимаемую» задержку, но не сокращает реальное время генерации?
Без регистрации · результат не сохраняется
Связанные задачи
- PromptOps: почему хороший промпт требует версий и тестов
- JSON-лог вызовов LLM на Python: задача с проверкой
- Quality Gate для LLM: задача на допуск релиза
- Валидация JSON и retries на Python: задача Guardrails
- Retry backoff, Retry-After и jitter: задача на Python
- RAG с цитатами: что проверять автоматическим тестом
