LLM 护栏可以在大规模部署中实现可扩展性，但其有效性取决于设计选择、基础设施和特定用例。护栏——例如输入/输出过滤器、内容审核规则或基于 API 的检查——是用于在 LLM 应用程序中强制执行安全性、合规性或质量标准的机制。当这些检查引入延迟、需要大量计算资源或随着使用量的增长而产生维护开销时，就会出现可扩展性挑战。例如，一个每天处理数百万请求的实时聊天应用程序，如果护栏涉及复杂的验证步骤（例如，对照大型黑名单检查每个响应或运行辅助模型进行毒性检测），则可能会遇到困难。如果不进行优化，这些层可能会成为吞吐量的瓶颈。
扩展护栏的技术方法包括无状态验证、并行处理和缓存。无状态护栏（例如正则表达式规则或关键词过滤器）是轻量级的，易于跨服务器分发，使其适合高流量场景。更复杂的护栏，例如使用小型 ML 模型检测有害内容的护栏，可以通过在负载均衡器后面添加更多实例来水平扩展。例如，审核系统可以使用缓存来存储最近的用户交互，减少冗余检查。Kubernetes 或无服务器函数（例如 AWS Lambda）等工具可以根据需求实现自动扩展。然而，有状态护栏——例如跟踪对话历史以防止重复的护栏——需要仔细的会话管理，这增加了复杂性。
严格性、性能和可扩展性之间存在权衡。高度限制性的护栏（例如，阻止所有包含特定短语的响应）更容易扩展，但可能过度审查合法输入。相反，细致入微的护栏（例如，上下文感知的毒性分类器）提高了准确性，但需要更多资源。例如，使用微调模型检测用户消息中沮丧情绪的客户支持聊天机器人可能需要专用的 GPU 实例，从而增加成本。开发人员必须优先考虑哪些检查是关键的（例如，阻止非法内容），哪些可以放宽（例如，风格指南）。Microsoft Guidance 或 NVIDIA NeMo 等开源框架提供可配置的护栏系统，但自定义解决方案通常需要迭代调优。最终，可扩展性取决于在验证深度、基础设施能力和应用程序延迟容忍度之间取得平衡。