Google Cloud a publié un guide sur la gestion des erreurs 429 "épuisement des ressources", en particulier lors de l'utilisation de grands modèles de langage (LLM). L'article souligne l'importance de gérer la consommation des ressources pour une expérience utilisateur fluide, compte tenu des exigences de calcul importantes des LLM. Il présente trois stratégies clés :
1. **Recul et nouvelle tentative :** Mettre en œuvre une logique de recul exponentiel et de nouvelle tentative pour gérer l'épuisement des ressources ou l'indisponibilité de l'API. Le temps d'attente augmente de façon exponentielle à chaque nouvelle tentative jusqu'à ce que le système surchargé se rétablisse.
2. **Quota dynamique partagé :** Google Cloud gère l'allocation des ressources pour certains modèles en distribuant dynamiquement la capacité disponible entre les utilisateurs qui effectuent des requêtes. Cela améliore l'efficacité et réduit la latence.
3. **Débit provisionné :** Ce service vous permet de réserver une capacité dédiée aux modèles d'IA générative sur Vertex AI, garantissant ainsi des performances prévisibles même en période de pointe.
L'article souligne l'importance de combiner le recul et la nouvelle tentative avec le quota dynamique partagé, en particulier lorsque le volume des requêtes et la taille des jetons augmentent. D'autres options, telles que le remplacement du quota consommateur et le débit provisionné, sont mentionnées pour la résilience des applications LLM. Il encourage la création avec l'IA générative à l'aide d'exemples Vertex AI sur GitHub ou en tirant parti du guide du débutant, des démarrages rapides ou du pack de démarrage de Google Cloud.
