Ako optimalizovať modely umelej inteligencie

Ako optimalizovať modely umelej inteligencie

Stručná odpoveď: Na optimalizáciu modelov umelej inteligencie si vyberte jedno primárne obmedzenie (latencia, náklady, pamäť, kvalita, stabilita alebo priepustnosť) a potom si pred zmenou čohokoľvek zaznamenajte dôveryhodnú základnú líniu. Najprv odstráňte úzke miesta v procese výroby a potom aplikujte nízkorizikové výhody, ako je zmiešaná presnosť a dávkovanie; ak si kvalita zachová svoju hodnotu, prejdite na nástroje kompilátora/runtime a až potom v prípade potreby znížte veľkosť modelu kvantizáciou alebo destiláciou.

Kľúčové poznatky:

Obmedzenie : Vyberte si jednu alebo dve cieľové metriky; optimalizácia je krajinou kompromisov, nie bezplatných výhier.

Meranie : Profilovanie skutočných pracovných zaťažení s p50/p95/p99, priepustnosťou, využitím a pamäťovými špičkami.

Kanál : Opravte tokenizáciu, načítače dát, predspracovanie a dávkovanie pred dotykom modelu.

Poskytovanie : Používajte ukladanie do vyrovnávacej pamäte, zámerné dávkovanie, ladenie súbežnosti a pozorne sledujte latenciu chvosta.

Ochranné zábradlia : Po každej zmene výkonu spúšťajte zlaté výzvy, metriky úloh a namátkové kontroly.

Ako optimalizovať infografiku modelov umelej inteligencie

🔗 Ako efektívne hodnotiť modely umelej inteligencie
Kľúčové kritériá a kroky na spravodlivé a spoľahlivé hodnotenie modelov.

🔗 Ako merať výkon AI pomocou reálnych metrík
Na porovnanie použite benchmarky, latenciu, náklady a signály kvality.

🔗 Ako testovať modely AI pred produkciou
Praktický pracovný postup testovania: rozdelenie údajov, záťažové prípady a monitorovanie.

🔗 Ako používať umelú inteligenciu na tvorbu obsahu
Premeňte nápady na koncepty rýchlejšie pomocou štruktúrovaných výziev a iterácie.

1) Čo znamená „optimalizovať“ v praxi (pretože každý to používa inak) 🧠

Keď ľudia hovoria „optimalizovať model umelej inteligencie“, môžu tým myslieť:

  • Zrýchlite to (znížte latenciu)

  • Zlacnite to (menej hodín GPU, nižšie výdavky na cloud)

  • Zmenšenie (zaberanie pamäte, nasadenie na okraji)

  • Zvýšte presnosť (zlepšenie kvality, menej halucinácií)

  • Zvýšiť stabilitu (menšia odchýlka, menej zlyhaní vo výrobe)

  • Zjednodušte si obsluhu (priepustnosť, dávkovanie, predvídateľný výkon)

Tu je mierne otravná pravda: nemôžete maximalizovať všetky tieto možnosti naraz. Optimalizácia je ako stlačenie balóna – zatlačte jednu stranu dnu a druhá strana vyskočí. Nie vždy, ale dosť často na to, aby ste mali počítať s kompromismi.

Takže predtým, ako sa čohokoľvek dotknete, si vyberte svoje primárne obmedzenie :

2) Ako vyzerá dobrá verzia optimalizácie modelu AI ✅

Dobrá verzia optimalizácie nie je len „aplikovať kvantizáciu a modliť sa“. Je to systém. Najlepšie nastavenia majú zvyčajne:

  • Dôveryhodná základná línia
    Ak nedokážete reprodukovať svoje súčasné výsledky, neviete, či ste niečo zlepšili. Jednoduché… ale ľudia to prehliadajú. Potom to ide do špirály.

  • Jasná cieľová metrika
    „Rýchlejší“ je vágna. „Znížiť latenciu p95 z 900 ms na 300 ms pri rovnakom skóre kvality“ je skutočný cieľ.

  • Zábrany pre kvalitu
    Každé víťazstvo vo výkone riskuje tichý pokles kvality. Potrebujete testy, hodnotenia alebo aspoň sadu pre analýzu duševného zdravia.

  • Povedomie o hardvéri
    „Rýchly“ model na jednej grafickej karte sa môže presúvať na inú. CPU sú svojím vlastným špeciálnym druhom chaosu.

  • Iteratívne zmeny, nie veľké prepísanie
    Keď zmeníte päť vecí naraz a výkon sa zlepší, neviete prečo. Čo je… znepokojujúce.

Optimalizácia by mala pôsobiť ako ladenie gitary – malé úpravy, pozorne počúvajte, opakujte 🎸. Ak to pripomína žonglovanie s nožmi, niečo nie je v poriadku.

3) Porovnávacia tabuľka: Populárne možnosti optimalizácie modelov umelej inteligencie 📊

Nižšie je uvedená rýchla a trochu neprehľadná porovnávacia tabuľka bežných optimalizačných nástrojov/prístupov. Nie, nie je to úplne „fér“ – ani skutočný život nie je.

Nástroj / Možnosť Publikum Cena Prečo to funguje
PyTorch torch.compile ( dokumentácia PyTorch ) Ľudia z PyTorchu Zadarmo Zachytávanie grafov + triky s kompilátorom môžu znížiť réžiu… niekedy je to mágia ✨
ONNX Runtime ( dokumentácia k ONNX Runtime ) Nasadzovacie tímy Voľne Silné optimalizácie inferencií, široká podpora, vhodné pre štandardizované zobrazovanie
TensorRT ( dokumentácia NVIDIA TensorRT ) Nasadenie NVIDIA Platené vibrácie (často v balíku) Agresívna fúzia jadra + presné spracovanie, veľmi rýchle, keď to klikne
DeepSpeed ​​( dokumentácia ZeRO ) Tréningové tímy Zadarmo Optimalizácia pamäte a priepustnosti (ZeRO atď.). Môže pôsobiť ako prúdový motor
FSDP (PyTorch) ( dokumentácia k PyTorch FSDP ) Tréningové tímy Zadarmo Parametre/prechody úlomkov, vďaka ktorým sú veľké modely menej strašidelné
kvantizácia bitsandbytes ( bitsandbytes ) LLM drotárči Zadarmo Nízke bitové váhy, obrovská úspora pamäte - kvalita závisí od detailov, ale fuj 😬
Destilácia ( Hinton a kol., 2015 ) Produktové tímy „Časové náklady“ Model menších študentov dedí správanie, zvyčajne dlhodobo dosahuje najlepšiu návratnosť investícií
Orezávanie ( tutoriál orezávania PyTorch ) Výskum + produkcia Zadarmo Odstraňuje mŕtvu váhu. Funguje lepšie v kombinácii s rekvalifikáciou
Flash Attention / tavené zrná ( papier FlashAttention ) Výkonnostní nadšenci Zadarmo Rýchlejšia pozornosť, lepšia pamäť a správanie. Skutočné víťazstvo pre transformátorov
Triton Inference Server ( dynamické dávkovanie ) Operácie/infraštruktúra Zadarmo Obsluha produkcie, dávkovanie, viacmodelové kanály - pôsobí ako podnik

Priznanie k zvláštnostiam formátovania: „Cena“ je nepresná, pretože open source vás stále môže stáť víkend ladenia, čo je… daň. 😵💫

4) Začnite s meraním: Profilujte tak, ako to myslíte vážne 🔍

Ak z celého tohto návodu robíte iba jednu vec, urobte toto: správne merajte.

Podľa môjho vlastného testovania najväčšie „optimalizačné prielomy“ pochádzajú z objavenia niečoho trápne jednoduchého, ako napríklad:

  • zavádzač dát vyčerpáva GPU

  • Úzke miesto predspracovania CPU

  • malé veľkosti dávok spôsobujúce réžiu pri spúšťaní jadra

  • pomalá tokenizácia (tokenizátori môžu byť tichí zloduchovia)

  • fragmentácia pamäte ( poznámky k alokátoru pamäte CUDA v PyTorch )

  • jedna vrstva dominujúca výpočtom

Čo merať (minimálna sada)

  • Latencia (p50, p95, p99) ( SRE na percentiloch latencie )

  • Priepustnosť (tokeny/s, požiadavky/s)

  • Využitie GPU (výpočty + pamäť)

  • Vrcholy VRAM / RAM

  • Cena za 1 000 tokenov (alebo za inferenciu)

Praktické profilovanie myslenia

  • Napíšte jeden scenár, ktorý vás zaujíma (nie je to len výzva na hranie).

  • Všetko si zaznamenávajte do malého „denníka výkonnosti“.
    Áno, je to zdĺhavé... ale ušetrí vám to neskôr sebakritiku.

(Ak chcete na začiatok konkrétny nástroj: PyTorch Profiler ( dokumentácia torch.profiler ) a Nsight Systems ( NVIDIA Nsight Systems ) sú obvyklými podozrivými.)

5) Optimalizácia dát a tréningu: Tichá superschopnosť 📦🚀

Ľudia sú posadnutí architektúrou modelu a zabúdajú na pipeline. Medzitým pipeline potichu spotrebuje polovicu GPU.

Ľahké výhry, ktoré sa rýchlo objavia

  • Použite zmiešanú presnosť (FP16/BF16 tam, kde je stabilná) ( PyTorch AMP / torch.amp ).
    Zvyčajne rýchlejšie, často v poriadku - ale dávajte si pozor na numerické zvláštnosti.

  • Akumulácia gradientu pri obmedzení veľkosti dávky ( 🤗 Sprievodca zrýchlením )
    Udržiava optimalizáciu stabilnú bez explózie pamäte.

  • Kontrolné body gradientu ( torch.utils.checkpoint )
    Vymieňa výpočty za pamäť – umožňuje väčšie kontexty.

  • Efektívna tokenizácia ( 🤗 Tokenizátori )
    Tokenizácia sa môže vo veľkom meradle stať úzkym hrdlom. Nie je to okázalé; je to dôležité.

  • Ladenie zavádzača dát
    Viac pracovníkov, pripnutá pamäť, predbežné načítanie - nenápadné, ale efektívne 😴➡️💪 ( Sprievodca ladením výkonu PyTorch )

Parametricky efektívne jemné doladenie

Ak dolaďujete veľké modely, metódy PEFT (ako napríklad adaptéry v štýle LoRA) môžu výrazne znížiť náklady na tréning a zároveň zostať prekvapivo silné ( 🤗 Sprievodca Transformers PEFT , článok o LoRA ). Toto je jeden z tých momentov, kedy si poviete: „Prečo sme to neurobili skôr?“.

6) Optimalizácia na úrovni architektúry: Správna veľkosť modelu 🧩

Niekedy je najlepší spôsob optimalizácie… prestať používať model, ktorý je na danú úlohu príliš veľký. Viem, svätokrádež 😄.

Zavolajte si na základe niekoľkých základných informácií:

  • Rozhodnite sa, či potrebujete kompletné všeobecné spravodajské znalosti alebo špecialistu.

  • Kontextové okno udržujte tak veľké, ako je potrebné, nie väčšie.

  • Použite model vyškolený pre danú úlohu (klasifikačné modely pre klasifikačnú prácu atď.).

Praktické stratégie správneho dimenzovania

  • Pre väčšinu požiadaviek
    prepnite na menšiu chrbticu. Potom smerujte „ťažké dotazy“ na väčší model.

  • Použite dvojstupňové nastavenie.
    Rýchle návrhy modelov, overenia alebo úpravy od silnejšieho modelu.
    Je to ako písanie s kamarátom, ktorý je prieberčivý – otravné, ale efektívne.

  • Skráťte dĺžku výstupu
    Výstupné tokeny stoja peniaze a čas. Ak je váš model nekonečný, platíte za nekonečnosť.

Videl som tímy dramaticky znížiť náklady vynucovaním kratších výstupov. Zdá sa mi to malicherné. Funguje to.

7) Optimalizácia kompilátora a grafu: Odkiaľ pochádza rýchlosť 🏎️

Toto je vrstva „prinútiť počítač robiť inteligentnejšie počítačové veci“.

Bežné techniky:

Jednoducho povedané: váš model môže byť matematicky rýchly, ale operačne pomalý. Kompilátory to čiastočne opravia.

Praktické poznámky (tiež známe ako jazvy)

  • Tieto optimalizácie môžu byť citlivé na zmeny tvaru modelu.

  • Niektoré modely výrazne zrýchľujú, iné sa sotva pohnú.

  • Niekedy sa zrýchli a objaví sa záhadný bug - ako keby sa tam nasťahoval škriatok 🧌

Napriek tomu, keď to funguje, je to jedno z najčistejších víťazstiev.

8) Kvantizácia, prerezávanie, destilácia: Menšie bez plaču (príliš veľa) 🪓📉

Toto je sekcia, ktorú ľudia chcú... pretože to znie ako bezplatné vystúpenie. Môže to tak byť, ale musíte to brať ako operáciu.

Kvantizácia (váhy/aktivácie s nižšou presnosťou)

  • Skvelé pre rýchlosť inferencie a pamäť

  • Riziko: pokles kvality, najmä v okrajových prípadoch

  • Osvedčený postup: vyhodnoťte na skutočnej testovacej sade, nie na vibráciách

Bežné príchute, o ktorých budete počuť:

Orezávanie (odstránenie parametrov)

  • Odstraňuje „nedôležité“ váhy alebo štruktúry ( tutoriál PyTorch prerezávania )

  • Zvyčajne je potrebné preškolenie na obnovenie kvality

  • Funguje lepšie, ako si ľudia myslia… keď sa robí opatrne

Destilácia (študent sa učí od učiteľa)

Toto je moja osobne najobľúbenejšia dlhodobá páka. Destilácia môže vytvoriť menší model, ktorý sa správa podobne a často je stabilnejší ako extrémna kvantizácia ( Destilácia znalostí v neurónovej sieti ).

Nedokonalá metafora: destilácia je ako preliať zložitú polievku cez filter a získať... menšiu polievku. Takto polievka nefunguje, ale chápete, o čo ide 🍲.

9) Podávanie a inferencia: Skutočná bojová zóna 🧯

Môžete „optimalizovať“ model a stále ho zle obsluhovať. Práve pri obsluhe sa latencia a náklady stávajú skutočnými.

Podávanie víťazstiev, na ktorých záleží

  • Dávkovanie
    zlepšuje priepustnosť. Ale zvyšuje latenciu, ak to preženiete. Vyvážte to. ( Triton dynamické dávkovanie )

  • Ukladanie do vyrovnávacej
    pamäte Ukladanie výziev do vyrovnávacej pamäte a opätovné použitie vyrovnávacej pamäte KV môže byť pre opakované kontexty rozsiahle. ( Vysvetlenie vyrovnávacej pamäte KV )

  • Streamovaný výstup
    Používatelia majú pocit, že je rýchlejší, aj keď celkový čas je podobný. Vnímanie je dôležité 🙂.

  • Zníženie réžie token-by-token
    Niektoré zásobníky vykonávajú viac práce na token. Znížte túto réžiu a vyhráte poriadne.

Dávajte si pozor na latenciu chvosta

Váš priemer môže vyzerať skvele, zatiaľ čo váš p99 je katastrofa. Používatelia, žiaľ, žijú v chvoste. ( „Latencia chvosta“ a prečo priemery klamú )

10) Optimalizácia s ohľadom na hardvér: Prispôsobte model stroju 🧰🖥️

Optimalizácia bez znalosti hardvéru je ako ladenie pretekárskeho auta bez kontroly pneumatík. Jasné, dá sa to urobiť, ale je to trochu hlúpe.

Úvahy o grafickej karte

  • Limitujúcim faktorom je často šírka pásma pamäte, nie hrubý výpočetný výkon

  • Väčšie dávky môžu pomôcť, kým už nebudú

  • Fúzia jadra a optimalizácia pozornosti sú pre transformátory obrovské ( FlashAttention: presná pozornosť s ohľadom na IO )

Úvahy o CPU

  • Vláknová štruktúra, vektorizácia a lokalita pamäte sú veľmi dôležité

  • Réžia tokenizácie môže dominovať ( 🤗 „rýchle“ tokenizátory )

  • Možno budete potrebovať iné stratégie kvantizácie ako na GPU

Úvahy o edge/mobilných zariadeniach

  • Pamäťová náročnosť sa stáva prioritou číslo jeden

  • Rozptyl latencie je dôležitý, pretože zariadenia sú… náladové

  • Menšie, špecializované modely často prekonávajú veľké všeobecné modely

11) Zábrany kvality: Ne„optimalizujte“ sa do podoby chyby 🧪

Každé rýchle víťazstvo by malo mať za následok kontrolu kvality. Inak budete oslavovať, odosielať a potom dostanete správu typu „prečo asistent zrazu hovorí ako pirát?“ 🏴☠️

Pragmatické zábrany:

  • Zlaté výzvy (pevná sada výziev, ktoré vždy testujete)

  • Metriky úloh (presnosť, F1, BLEU, čokoľvek, čo sa hodí)

  • Ľudské náhodné kontroly (áno, vážne)

  • Prahové hodnoty regresie („povolený pokles nie je väčší ako X %)

Sledujte aj režimy zlyhania:

  • posun formátovania

  • zmeny správania pri odmietnutí

  • frekvencia halucinácií

  • inflácia dĺžky odozvy

Optimalizácia môže zmeniť správanie prekvapivými spôsobmi. Zvláštne. Dráždivo. Predvídateľne, s odstupom času.

12) Kontrolný zoznam: Ako optimalizovať modely umelej inteligencie krok za krokom ✅🤖

Ak chcete jasné poradie operácií pre optimalizáciu modelov umelej inteligencie , tu je pracovný postup, ktorý pomáha ľuďom udržať si zdravý rozum:

  1. Definujte úspech.
    Vyberte 1 – 2 hlavné metriky (latencia, náklady, priepustnosť, kvalita).

  2. Zmerajte základné
    profily skutočných pracovných zaťažení, zaznamenajte p50/p95, pamäť, náklady. ( PyTorch Profiler )

  3. Oprava úzkych miest v procese
    Načítavanie dát, tokenizácia, predspracovanie, dávkovanie.

  4. Aplikujte nízkorizikové výpočtové výhry
    so zmiešanou presnosťou, optimalizáciou jadra, lepším dávkovaním.

  5. Vyskúšajte optimalizácie kompilátora/runtime prostredia
    , zachytávanie grafov, runtime inferencie, fúziu operátorov. ( tutoriál torch.compile , dokumentácia k ONNX Runtime ).

  6. Znížte náklady na model.
    Starostlivo kvantifikujte, ak je to možné, destilujte, ak je to potrebné, prerežte.

  7. Vyrovnávacia
    pamäť, súbežnosť, záťažové testovanie, opravy latencie chvostov.

  8. Overenie kvality
    Spustenie regresných testov a porovnanie výstupov vedľa seba.

  9. Opakovanie.
    Malé zmeny, jasné poznámky, opakovanie. Nenápadné - efektívne.

A áno, toto je stále Ako optimalizovať modely umelej inteligencie, aj keď to skôr pripomína „Ako prestať šliapať na hrable“. To isté.

13) Bežné chyby (aby ste ich neopakovali ako my ostatní) 🙃

  • Optimalizácia pred meraním
    Stratíte čas. A potom budete sebavedomo optimalizovať nesprávnu vec…

  • Naháňanie sa za jedným benchmarkom
    Benchmarky klamú opomenutím. Pravdou je vaša pracovná záťaž.

  • Ignorovanie pamäte
    Problémy s pamäťou spôsobujú spomalenia, pády a chvenie. ( Pochopenie využitia pamäte CUDA v PyTorch )

  • Príliš skorá nadmerná kvantizácia
    Kvantizovanie s nízkymi bitmi môže byť úžasné, ale začnite najprv s bezpečnejšími krokmi.

  • Žiadny plán vrátenia zmien
    Ak sa nemôžete rýchlo vrátiť späť, každé nasadenie sa stane stresujúcim. Stres spôsobuje chyby.

Záverečné poznámky: Ľudský spôsob optimalizácie 😌⚡

Optimalizácia modelov umelej inteligencie nie je len obyčajný trik. Je to viacvrstvový proces: meranie, oprava pipeline, používanie kompilátorov a runtime prostredí, ladenie poskytovania a následné zmenšenie modelu kvantizáciou alebo destiláciou, ak je to potrebné. Robte to krok za krokom, dodržiavajte pravidlá kvality a nespoliehajte sa na metriku „zdá sa to rýchlejšie“ (vaše pocity sú krásne, vaše pocity nie sú profiler).

Ak chcete najkratšie jedlo so sebou:

  • Najprv zmerajte 🔍

  • Ďalej optimalizujte kanál 🧵

  • Potom optimalizujte model 🧠

  • Potom optimalizujte zobrazovanie 🏗️

  • Vždy kontrolujte kvalitu ✅

A ak vám to pomôže, pripomeňte si: cieľom nie je „dokonalý model“. Cieľom je model, ktorý je rýchly, cenovo dostupný a dostatočne spoľahlivý, aby ste mohli v noci spať... väčšinu nocí 😴.

Často kladené otázky

Čo znamená optimalizácia modelu umelej inteligencie v praxi

„Optimalizácia“ zvyčajne znamená zlepšenie jedného primárneho obmedzenia: latencie, nákladov, pamäťovej stopy, presnosti, stability alebo priepustnosti služieb. Najťažšou časťou sú kompromisy – zlepšovanie jednej oblasti môže ovplyvniť inú. Praktickým prístupom je vybrať si jasný cieľ (ako je latencia p95 alebo čas dosiahnutia kvality) a optimalizovať podľa neho. Bez cieľa je ľahké „zlepšiť sa“ a stále prehrať.

Ako optimalizovať modely umelej inteligencie bez tichého zníženia kvality

Každú zmenu rýchlosti alebo nákladov berte ako potenciálnu tichú regresiu. Používajte ochranné prvky, ako sú napríklad zlaté výzvy, metriky úloh a rýchle náhodné kontroly ľudskou činnosťou. Stanovte si jasnú hranicu pre prijateľný posun kvality a porovnávajte výstupy vedľa seba. Tým sa zabráni tomu, aby sa z otázky „je to rýchlejšie“ po odoslaní stalo „prečo sa to zrazu stalo zvláštnym?“.

Čo merať pred začatím optimalizácie

Začnite s percentilmi latencie (p50, p95, p99), priepustnosťou (tokeny/s alebo požiadavky/s), využitím GPU a špičkovou VRAM/RAM. Sledujte náklady na inferenciu alebo na 1k tokenov, ak sú náklady obmedzením. Profilujte skutočný scenár, ktorý poskytujete, nie hračku. Vedenie malého „denníka výkonu“ vám pomôže vyhnúť sa hádaniu a opakovaniu chýb.

Rýchle a nízkorizikové úspechy v tréningovom výkone

Zmiešaná presnosť (FP16/BF16) je často najrýchlejším prvým krokom, ale dávajte si pozor na numerické zvláštnosti. Ak je veľkosť dávky obmedzená, akumulácia gradientu môže stabilizovať optimalizáciu bez toho, aby spotrebovala pamäť. Kontrolné body gradientu vymieňajú extra výpočty za menej pamäte, čo umožňuje väčšie kontexty. Neignorujte tokenizáciu a ladenie zavádzača údajov – môžu potichu vyčerpať GPU.

Kedy použiť torch.compile, ONNX Runtime alebo TensorRT

Tieto nástroje sa zameriavajú na prevádzkové náklady: zachytávanie grafov, fúziu jadra a optimalizáciu grafov za behu. Môžu priniesť čisté zrýchlenie inferencie, ale výsledky sa líšia v závislosti od tvaru modelu a hardvéru. Niektoré nastavenia pôsobia ako mágia, iné sa sotva hýbu. Očakávajte citlivosť na zmeny tvaru a občasné chyby typu „gremlin“ – zmerajte si ich pred a po na vašej skutočnej pracovnej záťaži.

Či sa kvantizácia oplatí a ako sa vyhnúť prílišnému zásahu

Kvantizácia môže znížiť pamäť a zrýchliť inferenciu, najmä pri INT8, ale kvalita môže v okrajových prípadoch klesnúť. Možnosti s nižšími bitmi (ako napríklad INT4/k-bit) prinášajú väčšie úspory s vyšším rizikom. Najbezpečnejším zvykom je vyhodnotiť na skutočnej testovacej sade a porovnať výstupy, nie podľa intuície. Začnite najprv s bezpečnejšími krokmi a potom prejdite na nižšiu presnosť iba v prípade potreby.

Rozdiel medzi prerezávaním a destiláciou pre redukciu veľkosti modelu

Orezávanie odstraňuje parametre „mŕtvej váhy“ a často si vyžaduje pretrénovanie, aby sa obnovila kvalita, najmä ak sa vykonáva agresívne. Destilácia trénuje menší model študenta, aby napodobňoval správanie väčšieho učiteľa, a môže predstavovať lepšiu dlhodobú návratnosť investícií ako extrémna kvantizácia. Ak chcete menší model, ktorý sa správa podobne a zostáva stabilný, destilácia je často čistejšou cestou.

Ako znížiť náklady na inferenciu a latenciu prostredníctvom vylepšení poskytovania

Optimalizácia sa stáva hmatateľnou práve pri poskytovaní služieb: dávkové spracovanie zvyšuje priepustnosť, ale ak sa s ním preháňa, môže znížiť latenciu, preto ho treba starostlivo vyladiť. Ukladanie do vyrovnávacej pamäte (rýchle ukladanie do vyrovnávacej pamäte a opätovné použitie KV-vyrovnávacej pamäte) môže byť rozsiahle, keď sa kontexty opakujú. Streamovaný výstup zlepšuje vnímanú rýchlosť, aj keď je celkový čas podobný. V zásobníku tiež hľadajte réžiu jednotlivých tokenov – malá práca na token sa rýchlo sčítava.

Prečo je latencia chvosta taká dôležitá pri optimalizácii modelov umelej inteligencie

Priemery môžu vyzerať skvele, zatiaľ čo p99 je katastrofa a používatelia majú tendenciu žiť v chvoste. Latencia chvosta často pochádza z jitteru: fragmentácie pamäte, špičiek predspracovania CPU, spomalení tokenizácie alebo zlého správania pri dávkovaní. Preto sprievodca zdôrazňuje percentily a skutočné pracovné zaťaženie. Ak optimalizujete iba p50, stále môžete vytvoriť zážitok, ktorý sa „náhodne zdá pomalý“

Referencie

  1. Amazon Web Services (AWS) – percentily AWS CloudWatch (definície štatistík) – docs.aws.amazon.com

  2. Google - Chvost v mierke (osvedčený postup pre latenciu chvosta) - sre.google

  3. Google – Ciele úrovne služieb (kniha SRE) – percentily latencie – sre.google

  4. PyTorch - torch.compile - docs.pytorch.org

  5. PyTorch - FullyShardedDataParallel (FSDP) - docs.pytorch.org

  6. PyTorch - PyTorch Profiler - docs.pytorch.org

  7. PyTorch - CUDA sémantika: správa pamäte (poznámky k alokátoru pamäte CUDA) - docs.pytorch.org

  8. PyTorch - Automatická zmiešaná presnosť (torch.amp / AMP) - docs.pytorch.org

  9. PyTorch - torch.utils.checkpoint - docs.pytorch.org

  10. PyTorch - Sprievodca ladením výkonu - docs.pytorch.org

  11. PyTorch - Tutoriál pre orezávanie - docs.pytorch.org

  12. PyTorch - Pochopenie využitia pamäte CUDA v PyTorch - docs.pytorch.org

  13. PyTorch - tutoriál / prehľad torch.compile - docs.pytorch.org

  14. Runtime ONNX - Dokumentácia k runtime ONNX - onnxruntime.ai

  15. NVIDIA - Dokumentácia k TensorRT - docs.nvidia.com

  16. NVIDIA - Kvantované typy TensorRT - docs.nvidia.com

  17. NVIDIA - Nsight Systems - developer.nvidia.com

  18. NVIDIA - Triton Inference Server - dynamické dávkovanie - docs.nvidia.com

  19. Dokumentácia DeepSpeed ​​- - deepspeed.readthedocs.io

  20. bitsandbytes (nadácia bitsandbytes) - bitsandbytes - github.com

  21. Objímajúca tvár - Zrýchlenie: Sprievodca akumuláciou gradientu - huggingface.co

  22. k Hugging Face - Tokenizéry - huggingface.co

  23. Hugging Face - Transformers: Sprievodca PEFT - huggingface.co

  24. Objímajúca tvár - Vysvetlenie kešky Transformers: KV - huggingface.co

  25. Hugging Face - Transformers: „Rýchle“ tokenizátory (triedy tokenizátorov) - huggingface.co

  26. arXiv - Destilácia vedomostí v neurónovej sieti (Hinton a kol., 2015) - arxiv.org

  27. arXiv - LoRA: Adaptácia modelov veľkých jazykov s nízkym poradím - arxiv.org

  28. arXiv - FlashAttention: Rýchla a pamäťovo efektívna presná pozornosť s uvedomením si IO - arxiv.org

Nájdite najnovšiu umelú inteligenciu v oficiálnom obchode s asistentmi umelej inteligencie

O nás

Späť na blog