Google Cloud ha publicado una guía sobre cómo manejar los errores 429 de "agotamiento de recursos", especialmente al trabajar con Modelos de Lenguaje Grandes (LLM). El artículo enfatiza la importancia de administrar el consumo de recursos para una experiencia de usuario fluida, dadas las considerables demandas computacionales de los LLM. Presenta tres estrategias clave:
1. **Retroceso y reintento:** Implementar la lógica de retroceso exponencial y reintento para manejar el agotamiento de recursos o la falta de disponibilidad de la API. El tiempo de espera aumenta exponencialmente con cada reintento hasta que el sistema sobrecargado se recupera.
2. **Cuota dinámica compartida:** Google Cloud administra la asignación de recursos para ciertos modelos distribuyendo dinámicamente la capacidad disponible entre los usuarios que realizan solicitudes. Esto mejora la eficiencia y reduce la latencia.
3. **Rendimiento aprovisionado:** Este servicio le permite reservar capacidad dedicada para modelos de IA generativa en Vertex AI, lo que garantiza un rendimiento predecible incluso durante la demanda máxima.
El artículo destaca la combinación de retroceso/reintento con cuota dinámica compartida, especialmente a medida que aumenta el volumen de solicitudes y el tamaño del token. Se mencionan otras opciones como la anulación de la cuota del consumidor y el rendimiento aprovisionado para la resiliencia de las aplicaciones LLM. Anima a construir con IA generativa utilizando ejemplos de Vertex AI en GitHub o aprovechando la guía para principiantes, las guías de inicio rápido o el paquete de inicio de Google Cloud.
