透過 Azure API Management 打造可靠的 Azure OpenAI 服務
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問題
雖然 Azure OpenAI 提供了很強大的服務,但它的一些使用限制,比如每分鐘的 Token 數量(TPM)和每分鐘的請求次數(RPM),對於一些需要大量使用 OpenAI 服務的應用程式來說,可能會造成瓶頸。
這些限制對一般使用者來說可能不太明顯,但對於大型 系統卻是不能忽視的問題。
幸好,透過 Azure API Management 可以有效解決這些限制,提升應用程式的效能和穩定性。
- 提升使用者體驗 (UX):透過控制請求速度,避免因超出限制而導致的服務中斷,提供更穩定且一致的服務。
- 提高應用程式彈性:在遇到限制時,自動調整請求策略,確保應用程式可以持續運作。
- 強化錯誤處理:透過 API 管理提供的錯誤處理機制,您可以有效地處理各種錯誤狀態碼,並採取相應的措施。
- 優化模型選擇:您可以根據不同的需求選擇適當的 OpenAI 模型,並透過 API 管理進行有效管理。
- 靈活配置 API 策略:您可以根據實際情況調整 API 策略,例如設定不同的請求速率限制、控制權限等。
- 加強監控和記錄:透過 API 管理的監控功能,您可以追蹤 API 呼叫的流量、性能和錯誤狀況,並進行相關分析。
架構說明
透過 APIM 來管理 Azure OpenAI 服務,當使用者發送請求時,APIM 會根據設定的策略來控制請求速率,並根據服務的狀態來調整請求策略,確保服務的穩定性和可靠性。
當主要 OpenAI 服務發生錯誤時,APIM 會自動切換到次要服務,以確保服務的持續運作。