Kuinka optimoida tekoälymalleja

Kuinka optimoida tekoälymalleja

Lyhyt vastaus: Tekoälymallien optimoimiseksi valitse yksi ensisijainen rajoite (latenssi, kustannukset, muisti, laatu, vakaus tai läpäisykyky) ja kerää sitten luotettava perustaso ennen kuin muutat mitään. Poista ensin prosessin pullonkaulat ja käytä sitten vähäriskisiä parannuksia, kuten yhdistettyä tarkkuutta ja eräajoa. Jos laatu säilyy, siirry kääntäjä-/suorituksenaikaisiin työkaluihin ja vasta sitten pienennä mallin kokoa kvantisoimalla tai tislaamalla tarvittaessa.

Keskeiset tiedot:

Rajoitus : Valitse yksi tai kaksi tavoitemittaria; optimointi on kompromissien, ei ilmaisvoittojen, maisema.

Mittaus : Profiloi todelliset työkuormat p50/p95/p99-tietojen, läpimenon, käyttöasteen ja muistihuippujen perusteella.

Putkilinja : Korjaa tokenisointi, datalataajat, esikäsittely ja eräajo ennen malliin koskemista.

Käyttö : Käytä välimuistia, harkittua eräajoa, samanaikaisuuden viritystä ja pidä tarkasti silmällä häntälatenssia.

Kaiteet : Suorita kultaisia ​​kehotteita, tehtävämittareita ja pistokokeita jokaisen suorituskykymuutoksen jälkeen.

Kuinka optimoida tekoälymalleja - infografiikka

🔗 Kuinka arvioida tekoälymalleja tehokkaasti
Keskeiset kriteerit ja vaiheet mallien arvioimiseksi oikeudenmukaisesti ja luotettavasti.

🔗 Kuinka mitata tekoälyn suorituskykyä oikeilla mittareilla
Käytä vertailuarvoja, viivettä, kustannuksia ja laatusignaaleja vertailuun.

🔗 Tekoälymallien testaaminen ennen tuotantoa.
Käytännön testauksen työnkulku: datan jakaminen, stressitapaukset ja seuranta.

🔗 Tekoälyn hyödyntäminen sisällöntuotannossa
Muunna ideat luonnoksiksi nopeammin jäsenneltyjen kehotteiden ja iteroinnin avulla.

1) Mitä ”optimointi” tarkoittaa käytännössä (koska kaikki käyttävät sitä eri tavalla) 🧠

Kun ihmiset sanovat ”optimoi tekoälymalli”, he saattavat tarkoittaa:

  • Tee siitä nopeampi (pienempi latenssi)

  • Tee siitä halvempaa (vähemmän GPU-tunteja, pienemmät pilvikulut)

  • Pienennä sitä (muistin jalanjälki, reunalaskennan käyttöönotto)

  • Tee siitä tarkempaa (laadun parannukset, vähemmän hallusinaatioita)

  • Tee siitä vakaampi (vähemmän vaihtelua, vähemmän tuotantovirheitä)

  • Helpota tarjoilua (läpivirtaus, eräajo, ennustettava suorituskyky)

Tässä on hieman ärsyttävä totuus: et voi maksimoida kaikkia näitä kerralla. Optimointi on kuin ilmapallon puristamista - työnnä toinen puoli sisään ja toinen puoli ponnahtaa ulos. Ei aina, mutta riittävän usein, jotta sinun kannattaa suunnitella kompromisseja.

Joten ennen kuin kosket mihinkään, valitse ensisijainen rajoitteesi :

2) Miltä hyvä versio tekoälymallinnuksesta näyttää ✅

Hyvä optimoinnin versio ei ole vain "kvantisoinnin soveltamista ja rukoilemista". Se on järjestelmä. Parhaissa kokoonpanoissa on yleensä:

  • Luotettava lähtökohta
    Jos et pysty toistamaan nykyisiä tuloksiasi, et voi tietää parantaneesi mitään. Yksinkertaista… mutta ihmiset ohittavat sen. Sitten he ajautuvat kierteeseen.

  • Selkeä tavoitemittari
    ”Nopeampi” on epämääräinen. ”P95-latenssin leikkaaminen 900 millisekunnista 300 millisekuntiin samalla laatupisteytyksellä” on todellinen tavoite.

  • Laadun suojakaiteet
    Jokainen suorituskyvyn voitto voi johtaa hiljaiseen laadun heikkenemiseen. Tarvitset testejä, arviointeja tai ainakin järki- ja järki-analyysin.

  • Laitteistotietoisuus
    Yhden näytönohjaimen "nopea" malli voi indeksoida toisella. Suorittimet ovat oma erityinen kaaoksensa.

  • Iteratiivisia muutoksia, ei äkillistä uudelleenkirjoitusta.
    Kun muutat viittä asiaa kerralla ja suorituskyky paranee, et tiedä miksi. Mikä on… häiritsevää.

Optimoinnin pitäisi tuntua kitaran virittämiseltä - pieniä säätöjä, kuuntele tarkasti, toista 🎸. Jos se tuntuu veitsien jonglööraamiselta, jokin on pielessä.

3) Vertailutaulukko: Suosittuja vaihtoehtoja tekoälymallien optimointiin 📊

Alla on nopea ja hieman epäselvä vertailutaulukko yleisistä optimointityökaluista/lähestymistavoista. Ei, se ei ole täysin "reilua" – eikä todellinen elämäkään ole.

Työkalu / Vaihtoehto Yleisö Hinta Miksi se toimii
PyTorch torch.compile ( PyTorch-dokumentaatio ) PyTorch-väki Ilmainen Graafien kaappaus ja kääntäjän temput voivat vähentää yleiskuluja… joskus se on taikaa ✨
ONNX Runtime ( ONNX Runtimen dokumentit ) Lähetystiimit Vapaa-aiheinen Vahvat päättelyoptimoinnit, laaja tuki, sopii standardoituun tarjoiluun
TensorRT ( NVIDIA TensorRT -dokumentaatio ) NVIDIA-käyttöönotto Maksetut tunnelmat (usein pakettina) Aggressiivinen ytimen fuusio + tarkka käsittely, erittäin nopea napsahtaessa
DeepSpeed ​​( ZeRO-dokumentit ) Koulutustiimit Ilmainen Muistin ja läpimenon optimoinnit (ZeRO jne.). Voi tuntua suihkumoottorilta
FSDP (PyTorch) ( PyTorch FSDP -dokumentaatio ) Koulutustiimit Ilmainen Shards-parametrit/gradientit tekevät isoista malleista vähemmän pelottavia
bittien ja tavujen kvantisointi ( bitsandbytes ) LLM-askartelijat Ilmainen Alhainen bittimäärä, valtavat muistinsäästöt - laatu riippuu tilanteesta, mutta huh 😬
Tislaus ( Hinton et al., 2015 ) Tuotetiimit "Aikakustannus" Pienempi opiskelijamalli perii käyttäytymisen, yleensä paras pitkän aikavälin sijoitetun pääoman tuotto
Leikkaaminen ( PyTorch-leikkausopas ) Tutkimus + tuotanto Ilmainen Poistaa kuollutta painoa. Toimii paremmin yhdistettynä uudelleenharjoitteluun
Flash Attention / fuusioituneita ytimiä ( FlashAttention-paperi ) Suorituskykynörtit Ilmainen Nopeampi tarkkaavaisuus, parempi muistikäyttäytyminen. Todellinen voitto transformersille
Triton Inference Server ( dynaaminen eräajo ) Operaatiot/infra Ilmainen Tuotannon tarjoilu, eräajo, usean mallin tuotantoputket - tuntuu yritysmäiseltä

Muotoiluvirheen tunnustus: ”Hinta” on epämääräinen, koska avoimen lähdekoodin ohjelmistot voivat silti maksaa viikonlopun virheenkorjauksesta, mikä on… hinta. 😵💫

4) Aloita mittaamisesta: Luo profiili, kuten tarkoitatkin 🔍

Jos teet koko oppaasta vain yhden asian, tee tämä: mittaa oikein.

Omissa testeissäni suurimmat "optimoinnin läpimurrot" tulivat löytämällä jotain kiusallisen yksinkertaista, kuten:

  • datalataaja nälkiinnyttää GPU:ta

  • CPU:n esikäsittelyn pullonkaula

  • pienet eräkoot aiheuttavat ytimen käynnistyskuluja

  • hidas tokenisointi (tokenizerit voivat olla hiljaisia ​​roistoja)

  • muistin pirstoutuminen ( PyTorch CUDA -muistin allokaattorin huomautukset )

  • yhden kerroksen hallitseva laskenta

Mitä mitata (vähimmäismäärä)

  • Latenssi (p50, p95, p99) ( SRE latenssiprosenttiileillä )

  • Suorituskyky (tokenit/sekunti, pyynnöt/sekunti)

  • GPU:n käyttöaste (laskenta + muisti)

  • VRAM/RAM-huippuja

  • Hinta per 1 000 tokenia (tai per päätelmä)

Käytännönläheinen profilointiajattelu

  • Kuvaile yhtä sinua kiinnostavaa tilannetta (ei leluaihetta).

  • Kirjaa kaikki pieneen suorituspäiväkirjaan.
    Kyllä, se on työlästä... mutta se säästää sinut myöhemmin itsesi vääristelystä.

(Jos haluat aloittaa konkreettisen työkalun: PyTorch Profiler ( torch.profiler-dokumentaatio ) ja Nsight Systems ( NVIDIA Nsight Systems ) ovat tavallisia epäiltyjä.)

5) Data + harjoittelun optimointi: Hiljainen supervoima 📦🚀

Ihmiset pakkomielteisesti miettivät malliarkkitehtuuria ja unohtavat prosessin. Samaan aikaan prosessi kuluttaa hiljaa puolet näytönohjaimesta.

Helppoja voittoja, jotka näkyvät nopeasti

  • Käytä sekatarkkuutta (FP16/BF16, jos vakaa) ( PyTorch AMP / torch.amp ).
    Yleensä nopeampi, usein hyvä - mutta varo numeerisia omituisuuksia.

  • Gradientin kertyminen erän koon ollessa rajoitettu ( 🤗 Nopeutusopas )
    Pitää optimoinnin vakaana ilman muistin räjähtämistä.

  • Gradientin tarkistuspiste ( torch.utils.checkpoint )
    Vaihtaa laskentatehoa muistin tilalle – mahdollistaa suuremmat kontekstit.

  • Tehokas tokenisointi ( 🤗 Tokenisoijat )
    Tokenisoinnista voi tulla skaalautuvan järjestelmän pullonkaula. Se ei ole hohdokasta, sillä on merkitystä.

  • Dataloaderin viritys
    Lisää työläisiä, kiinnitetty muisti, esilataus - epänäyttävää mutta tehokasta 😴➡️💪 ( PyTorchin suorituskyvyn viritysopas )

Parametritehokas hienosäätö

Jos hienosäädät suuria malleja, PEFT-menetelmät (kuten LoRA-tyyliset adapterit) voivat vähentää koulutuskustannuksia huomattavasti ja pysyä yllättävän vahvoina ( 🤗 Transformers PEFT -opas , LoRA-artikkeli ). Tämä on yksi niistä "miksi emme tehneet tätä aiemmin?" -hetkistä.

6) Arkkitehtuuritason optimointi: Mallin oikea koko 🧩

Joskus paras tapa optimoida on… lopettaa liian suuren mallin käyttö. Tiedän, pyhäinhäväistys 😄.

Soita puhelu muutamalla perusasialla:

  • Päätä, tarvitsetko täydet yleistiedustelukokemukset vai asiantuntijan.

  • Pidä konteksti-ikkuna niin suurena kuin sen on tarpeen, ei liian suurena.

  • Käytä kyseiseen työhön koulutettua mallia (luokittelumallit luokittelutyöhön ja niin edelleen).

Käytännön strategiat oikean koon löytämiseksi

  • Vaihda pienempään runkoverkkoon useimmille pyynnöille
    . Reititä sitten "kovat kyselyt" suurempaan malliin.

  • Käytä kaksivaiheista järjestelmää.
    Nopeat malliluonnokset, tehokkaammat mallin tarkistukset tai muokkaukset.
    Se on kuin kirjoittaisi nirson ystävän kanssa – ärsyttävää, mutta tehokasta.

  • Lyhennä tulosteen pituutta.
    Tulostustokenit maksavat rahaa ja aikaa. Jos mallisi harhailee, maksat harhailusta.

Olen nähnyt tiimien leikkaavan kustannuksia dramaattisesti lyhyemmillä tuotosajoilla. Se tuntuu mitättömältä, mutta se toimii.

7) Kääntäjän ja graafin optimoinnit: Mistä nopeus tulee 🏎️

Tämä on "saa tietokone tekemään älykkäämpiä tietokonejuttuja" -taso.

Yleisiä tekniikoita:

Yksinkertaisesti sanottuna: mallisi voi olla matemaattisesti nopea, mutta toiminnallisesti hidas. Kääntäjät korjaavat osan tästä.

Käytännön vinkkejä (eli arpia)

  • Nämä optimoinnit voivat olla herkkiä mallin muodon muutoksille.

  • Jotkut mallit kiihtyvät paljon, jotkut eivät juurikaan liiku.

  • Joskus tulee nopeutumisia ja hämmentäviä bugeja - aivan kuin joku olisi muuttanut sisään 🧌

Silti, kun se toimii, se on yksi puhtaimmista voitoista.

8) Kvantisointi, karsinta, tislaus: Pienempi ilman itkua (liikaa) 🪓📉

Tämä on se osio, jota ihmiset haluavat... koska se kuulostaa ilmaiselta esitykseltä. Se voi olla, mutta sitä on kohdeltava kuin leikkausta.

Kvantisointi (pienemmän tarkkuuden painotukset/aktivoinnit)

  • Erinomainen päättelynopeuden ja muistin kannalta

  • Riski: laatu heikkenee, erityisesti reunatapauksissa

  • Paras käytäntö: arvioi oikealla testijoukolla, älä tunnelmilla

Yleisiä makuja, joista kuulet:

Karsinta (parametrien poistaminen)

  • Poistaa "merkityksettömiä" painoja tai rakenteita ( PyTorch-karsintaopas )

  • Yleensä vaatii uudelleenkoulutusta laadun palauttamiseksi

  • Toimii paremmin kuin ihmiset luulevat… kun tehdään huolellisesti

Tislaus (oppilas oppii opettajalta)

Tämä on henkilökohtainen suosikkini pitkän aikavälin vipuvaikutuksessa. Tislaus voi tuottaa pienemmän mallin, joka käyttäytyy samalla tavalla, ja se on usein vakaampi kuin äärimmäinen kvantisointi ( Distilling the Knowledge in a Neural Network ).

Epätäydellinen metafora: tislaus on kuin kaataisi monimutkaisen keiton suodattimen läpi ja saisi… pienemmän keiton. Keitto ei toimi niin, mutta ymmärrät varmaan idean 🍲.

9) Tarjoilu ja päättely: Todellinen taistelukenttä 🧯

Voit "optimoida" mallin ja silti näyttää sitä huonosti. Näyttäminen on se kohta, jossa latenssi ja kustannukset korostuvat.

Syöttämällä voitetaan tärkeitä asioita

  • Eräajo
    Parantaa läpimenoa. Mutta lisää latenssia, jos sitä liioittelee. Tasapainota se. ( Tritonin dynaaminen eräajo )

  • Välimuisti
    Kehotusvälimuisti ja KV-välimuistin uudelleenkäyttö voivat olla massiivisia toistuvissa konteksteissa. ( KV-välimuistin selitys )

  • Suoratoisto
    Käyttäjät kokevat sen nopeammaksi, vaikka kokonaisaika olisi sama. Havaintokyky on tärkeä 🙂

  • Token-kohtainen yleiskulujen vähentäminen
    Jotkut pinot tekevät ylimääräistä työtä tokenia kohden. Vähennä tätä yleiskulua ja voitat isosti.

Varo häntälatenssia

Keskiarvosi saattaa näyttää hyvältä, kun taas P99 on katastrofi. Käyttäjät elävät valitettavasti häntässä. ( "Hännän latenssi" ja miksi keskiarvot valehtelevat )

10) Laitteistotietoinen optimointi: Sovita malli koneeseen 🧰🖥️

Optimointi ilman laitteistotietoisuutta on kuin kilpa-auton virittämistä ilman renkaiden tarkistamista. Toki voit tehdä sen, mutta se on vähän hölmöä.

GPU-huomioitavaa

  • Muistin kaistanleveys on usein rajoittava tekijä, ei raakalaskentateho

  • Suuremmat eräkoot voivat auttaa, kunnes ne eivät enää auta

  • Ytimen fuusio ja huomion optimoinnit ovat valtavia Transformersille ( FlashAttention: IO-tietoinen tarkka huomio )

CPU-huomioita

  • Säikeitys, vektorisointi ja muistin lokaalisuus ovat tärkeitä

  • Tokenisoinnin ylimääräinen kuormitus voi olla hallitseva ( 🤗 "Nopeat" tokenisoijat )

  • Saatat tarvita erilaisia ​​kvantisointistrategioita kuin GPU:lla

Edge/mobiilikäyttöön liittyviä huomioitavia asioita

  • Muistin jalanjäljestä tulee prioriteetti numero yksi

  • Latenssivaihtelulla on merkitystä, koska laitteet ovat… oikeita

  • Pienemmät, erikoismallit voittavat usein suuret yleismallit

11) Laadukkaat kaiteet: Älä "optimoi" itseäsi bugiksi 🧪

Jokaisen nopeusvoiton tulisi sisältää laatutarkistuksen. Muuten juhlit, lähetät tuotteen ja saat sitten viestin, kuten "miksi avustaja yhtäkkiä puhuu kuin merirosvo?" 🏴☠️

Pragmaattiset kaiteet:

  • Kultaiset kehotteet (kiinteä joukko kehotteita, joita testaat aina)

  • Tehtävän mittarit (tarkkuus, F1, BLEU, mikä tahansa sopii)

  • Ihmisten tekemät pistokokeet (kyllä, ihan oikeasti)

  • Regressiokynnykset (”enintään X %:n pudotus sallittu”)

Seuraa myös vikaantumistiloja:

  • muotoilun siirtymä

  • kieltäytymiskäyttäytymisen muutokset

  • hallusinaatioiden esiintymistiheys

  • vasteen pituuden inflaatio

Optimointi voi muuttaa käyttäytymistä yllättävillä tavoilla. Omituisesti. Ärsyttävästi. Ennakoitavasti, jälkikäteen ajateltuna.

12) Tarkistuslista: Tekoälymallien optimointi vaihe vaiheelta ✅🤖

Jos haluat selkeän toimintajärjestyksen tekoälymallien optimointiin , tässä on työnkulku, joka yleensä pitää ihmiset järjissäsi:

  1. Määrittele menestys
    Valitse 1–2 ensisijaista mittaria (latenssi, kustannukset, läpimenoaika, laatu).

  2. Mittaa perustason
    profiilin todelliset työkuormat, tallenna p50/p95, muisti ja kustannukset. ( PyTorch Profiler )

  3. Korjaa prosessin pullonkaulat
    . Tiedon lataus, tokenisointi, esikäsittely, eräajo.

  4. Käytä matalan riskin laskentatehokkuusvoittoja.
    Yhdistetty tarkkuus, ytimen optimoinnit, parempi eräajo.

  5. Kokeile kääntäjän/suorituksenaikaisia ​​optimointeja:
    graafin kaappaus, päättelyn suoritusympäristöt ja operaattorien fuusio. ( torch.compile- opetusohjelma , ONNX-suorituksenaikaiset dokumentit )

  6. Vähennä mallin kustannuksia.
    Kvantifioi huolellisesti, tislaa, jos mahdollista, ja karsi tarvittaessa.

  7. Virityspalvelu
    Välimuistin, samanaikaisuuden, kuormitustestauksen ja häntälatenssin korjaukset.

  8. Laadun validointi
    Suorita regressiotestejä ja vertaa tuloksia rinnakkain.

  9. Toista.
    Pienet muutokset, selkeät muistiinpanot, toista. Epänäyttävä - tehokas.

Ja kyllä, tämä on edelleen tekoälymallien optimointia, vaikka se tuntuisikin enemmän "kuinka lopettaa haravoiden päälle astuminen". Sama juttu.

13) Yleisiä virheitä (jotta et toista niitä kuten me muut) 🙃

  • Optimointi ennen mittaamista
    Tuhlaat aikaa. Ja sitten optimoit väärän asian itsevarmasti…

  • Yhden vertailukohdan jahtaaminen
    Vertailuarvot valehtelevat pois jättämisen vuoksi. Työmääräsi on totuus.

  • Muistin ongelmien huomiotta jättäminen
    aiheuttaa hidastumista, kaatumisia ja nykimistä. ( CUDA-muistin käytön ymmärtäminen PyTorchissa )

  • Liian aikainen ylikvantisointi. Matalabittinen kvantisointi
    voi olla hämmästyttävää, mutta aloita ensin turvallisemmilla vaiheilla.

  • Ei palautussuunnitelmaa
    Jos et voi palauttaa nopeasti, jokainen käyttöönotto on stressaava. Stressi aiheuttaa bugeja.

Loppusanat: Ihmisen tapa optimoida 😌⚡

Tekoälymallien optimointi ei ole yksittäinen kikka. Se on monikerroksinen prosessi: mittaa, korjaa malliputkea, käytä kääntäjiä ja suoritusympäristöjä, hienosäädä tarjoilua ja kutista sitten mallia kvantisoinnilla tai tislauksella tarvittaessa. Tee se askel askeleelta, pidä kiinni laadukkaista suojakaiteista äläkä luota mittarina siihen, että "se tuntuu nopeammalta" (tunteesi ovat ihania, ne eivät ole profilointikeinoja).

Jos haluat lyhimmän noutoaterian:

  • Mittaa ensin 🔍

  • Optimoi seuraavaksi putkilinja 🧵

  • Optimoi sitten malli 🧠

  • Optimoi sitten tarjoilu 🏗️

  • Pidä laatutarkastuksia aina ✅

Ja jos siitä on apua, muistuta itseäsi: tavoitteena ei ole "täydellinen malli". Tavoitteena on malli, joka on nopea, edullinen ja riittävän luotettava, jotta voit nukkua yöllä... useimpina öinä 😴.

Usein kysytyt kysymykset

Mitä tekoälymallin optimointi tarkoittaa käytännössä

”Optimoiminen” tarkoittaa yleensä yhden ensisijaisen rajoitteen parantamista: latenssi, kustannukset, muistin käyttö, tarkkuus, vakaus tai palvelusuorituskyky. Hankala osuus on kompromissien tekeminen – yhden alueen parantaminen voi heikentää toista. Käytännöllinen lähestymistapa on valita selkeä tavoite (kuten p95-latenssi tai laatuun tarvittava aika) ja optimoida sitä kohti. Ilman tavoitetta on helppo ”parantaa” ja silti hävitä.

Kuinka optimoida tekoälymalleja laadusta tinkimättä

Käsittele jokaista nopeuden tai kustannusten muutosta mahdollisena hiljaisena regressiona. Käytä suojakeinoja, kuten kultaisia ​​kehotteita, tehtävämittareita ja nopeita ihmisen tekemiä pistokokeita. Aseta selkeä kynnys hyväksyttävälle laadunvaihtelulle ja vertaa tuloksia rinnakkain. Tämä estää "se on nopeampi" -kysymyksen muuttumasta "miksi siitä tuli yhtäkkiä outoa tuotannossa?" -kysymykseksi toimituksen jälkeen.

Mitä mitata ennen optimoinnin aloittamista

Aloita latenssiprosenttiileilla (p50, p95, p99), suorituskyvyllä (tokenit/sekunti tai pyynnöt/sekunti), näytönohjaimen käyttöasteella ja huippu-VRAM/RAM-muistilla. Seuraa kustannuksia päättelyä kohden tai 1000 tokenin mukaan, jos kustannukset ovat rajoite. Luo profiili todellisesta skenaariosta, jota käytät, äläkä leikkikehotteesta. Pienen "suorituskykypäiväkirjan" pitäminen auttaa välttämään arvailua ja virheiden toistamista.

Nopeita ja vähäriskisiä voittoja harjoittelusuoritukselle

Sekatarkkuus (FP16/BF16) on usein nopein ensimmäinen vipu, mutta varo numeerisia erikoisuuksia. Jos erän koko on rajoitettu, gradientin kertyminen voi vakauttaa optimointia tyhjentämättä muistia. Gradientin tarkistuspisteytys vaihtaa ylimääräistä laskentatehoa pienempään muistiin, mikä mahdollistaa suuremmat kontekstit. Älä jätä huomiotta tokenisointia ja dataloaderin säätöä – ne voivat hiljaa näännyttää GPU:ta.

Milloin käyttää torch.compilea, ONNX Runtimea tai TensorRT:tä

Nämä työkalut kohdistuvat operatiivisiin kustannuksiin: graafien kaappaukseen, ytimen fuusiointiin ja ajonaikaisiin graafien optimointeihin. Ne voivat tuottaa selkeitä päättelyn nopeutta, mutta tulokset vaihtelevat mallin muodon ja laitteiston mukaan. Jotkut kokoonpanot tuntuvat taianomaisilta; toiset tuskin liikkuvat. Varaudu herkkyyteen muodon muutoksille ja satunnaisiin "gremlin"-virheisiin - mittaa ennen ja jälkeen todellisen työkuormasi.

Onko kvantisointi kannattavaa ja miten välttää liian pitkälle menemistä

Kvantisointi voi vähentää muistia ja nopeuttaa päättelyä, erityisesti INT8:lla, mutta laatu voi heiketä reunatapauksissa. Pienemmän bitin vaihtoehdot (kuten INT4/k-bitti) tuovat suurempia säästöjä ja suuremman riskin. Turvallisin tapa on arvioida todellisella testijoukolla ja verrata tuloksia, ei mutu-tuntumaa. Aloita ensin turvallisemmilla vaiheilla ja siirry sitten pienempään tarkkuuteen vain tarvittaessa.

Karsinnan ja tislauksen välinen ero mallin koon pienentämisessä

Karsinta poistaa "kuolleen painon" parametrit ja vaatii usein uudelleenkoulutusta laadun palauttamiseksi, varsinkin aggressiivisesti tehtynä. Tislaus kouluttaa pienemmän oppilasmallin matkimaan suuremman opettajan käyttäytymistä, ja se voi olla vahvempi pitkän aikavälin sijoitetun pääoman tuottoprosentti kuin äärimmäinen kvantisointi. Jos haluat pienemmän mallin, joka käyttäytyy samalla tavalla ja pysyy vakaana, tislaus on usein puhtaampi tie.

Kuinka vähentää päättelykustannuksia ja viivettä parantamalla palvelua

Tarjoilu on se kohta, jossa optimointi tulee konkreettiseksi: eräajo parantaa läpimenoa, mutta voi vahingoittaa viivettä, jos sitä tehdään liikaa, joten sitä kannattaa säätää huolellisesti. Välimuisti (nopea välimuisti ja KV-välimuistin uudelleenkäyttö) voi olla valtavan suuri, kun kontekstit toistuvat. Suoratoisto parantaa havaittua nopeutta, vaikka kokonaisaika olisi sama. Tarkkaile myös token-kohtaista ylimääräistä kuormitusta pinossasi – pienet token-kohtaiset työmäärät kertyvät nopeasti.

Miksi häntälatenssi on niin tärkeä tekoälymallien optimoinnissa

Keskiarvot voivat näyttää hyviltä, ​​kun taas p99 on katastrofi, ja käyttäjät usein elävät häntässä. Häntälatenssi johtuu usein jitteristä: muistin pirstoutumisesta, suorittimen esikäsittelyn piikeistä, tokenisaation hidastumisesta tai huonosta eräajotoiminnasta. Siksi opas korostaa persentiilejä ja todellisia työkuormia. Jos optimoit vain p50:n, voit silti tarjota kokemuksen, joka "tuntuu satunnaisesti hitaalta"

Viitteet

  1. Amazon Web Services (AWS) - AWS CloudWatch -prosenttipisteet (tilastomääritelmät) - docs.aws.amazon.com

  2. Google - The Tail at Scale (häntäviiveen parhaat käytännöt) - sre.google

  3. Google - Palvelutasotavoitteet (SRE-kirja) - latenssiprosenttiilit - 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-semantiikka: muistinhallinta (CUDA-muistin allokaattorin huomautukset) - docs.pytorch.org

  8. PyTorch - Automaattinen sekatarkkuus (torch.amp / AMP) - docs.pytorch.org

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

  10. PyTorch - Suorituskyvyn viritysopas - docs.pytorch.org

  11. PyTorch - Leikkausopas - docs.pytorch.org

  12. PyTorch - CUDA-muistin käytön ymmärtäminen PyTorchissa - docs.pytorch.org

  13. PyTorch - torch.compile-opastusohjelma / yleiskatsaus - docs.pytorch.org

  14. ONNX-ajonaika - ONNX-ajonajan dokumentaatio - onnxruntime.ai

  15. NVIDIA - TensorRT-dokumentaatio - docs.nvidia.com

  16. NVIDIA - TensorRT-kvantisoidut tyypit - docs.nvidia.com

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

  18. NVIDIA - Triton Inference Server - dynaaminen eräajo - docs.nvidia.com

  19. DeepSpeed ​​- ZeRO Stage 3 -dokumentaatio - deepspeed.readthedocs.io

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

  21. Hugging Face - Accelerate: Opas liukuvärien kertymiseen - huggingface.co

  22. Hugging Face - Tokenisaattoreiden dokumentaatio - huggingface.co

  23. Halaava Kasvo - Transformers: PEFT-opas - huggingface.co

  24. Halaava Kasvot - Transformers: KV-kätkön selitys - huggingface.co

  25. Hugging Face - Transformers: “Nopeat” tokenisoijat (tokenizer-luokat) - huggingface.co

  26. arXiv - Tiedon tislaus neuroverkossa (Hinton et al., 2015) - arxiv.org

  27. arXiv - LoRA: Suurten kielimallien matalan tason mukauttaminen - arxiv.org

  28. arXiv - FlashAttention: Nopea ja muistitehokas tarkka tarkkaavaisuus IO-Awarenessin avulla - arxiv.org

Löydä uusimmat tekoälytuotteet virallisesta tekoälyavustajakaupasta

Tietoa meistä

Takaisin blogiin