Hoe AI-modellen te optimaliseren

Hoe AI-modellen te optimaliseren

Kort antwoord: Om AI-modellen te optimaliseren, kies je één primaire beperking (latentie, kosten, geheugen, kwaliteit, stabiliteit of doorvoer) en leg je een betrouwbare basislijn vast voordat je iets verandert. Verwijder eerst knelpunten in de pipeline en pas vervolgens risicoarme verbeteringen toe, zoals gemengde precisie en batchverwerking. Als de kwaliteit behouden blijft, ga je verder met compiler-/runtime-tools en verklein je pas daarna de modelgrootte via kwantisering of distillatie, indien nodig.

Belangrijkste conclusies:

Beperking : Kies één of twee doelmetrieken; optimalisatie is een afwegingsproces, geen gegarandeerde winst.

Meting : Profileer daadwerkelijke workloads met p50/p95/p99, doorvoer, gebruik en geheugenpieken.

Pipeline : Los problemen op met tokenisatie, dataloaders, voorverwerking en batchverwerking voordat het model wordt aangeraakt.

Serveren : Gebruik caching, doelbewuste batchverwerking, optimalisatie van gelijktijdige toegang en houd de staartlatentie nauwlettend in de gaten.

Beveiligingsmaatregelen : Voer gouden prompts, taakstatistieken en steekproeven uit na elke prestatiewijziging.

Infographic over het optimaliseren van AI-modellen

🔗 Hoe AI-modellen effectief te evalueren:
Belangrijke criteria en stappen om modellen eerlijk en betrouwbaar te beoordelen.

🔗 Hoe meet je de prestaties van AI met behulp van concrete statistieken?
Gebruik benchmarks, latentie, kosten en kwaliteitsindicatoren voor vergelijking.

🔗 Hoe test je AI-modellen vóór productie?
Praktische testworkflow: data-splitsingen, stresstests en monitoring.

🔗 Hoe AI te gebruiken voor contentcreatie:
Zet ideeën sneller om in concepten met gestructureerde prompts en iteratie.

1) Wat "optimaliseren" in de praktijk betekent (omdat iedereen het anders gebruikt) 🧠

Wanneer mensen zeggen "een AI-model optimaliseren", bedoelen ze mogelijk het volgende:

  • Maak het sneller (lagere latentie)

  • Maak het goedkoper (minder GPU-uren, lagere cloudkosten)

  • Maak het kleiner (geheugenverbruik, implementatie aan de rand van het netwerk).

  • Maak het nauwkeuriger (kwaliteitsverbeteringen, minder hallucinaties)

  • Maak het stabieler (minder variatie, minder productiefouten).

  • Maak het serveren eenvoudiger (doorvoer, batchverwerking, voorspelbare prestaties)

Hier is de ietwat irritante waarheid: je kunt niet al deze aspecten tegelijk maximaliseren. Optimalisatie is als het knijpen in een ballon: duw aan de ene kant en de andere kant puilt uit. Niet altijd, maar vaak genoeg om rekening te houden met compromissen.

Voordat je iets aanraakt, kies je dus eerst je belangrijkste beperking :

  • Als je gebruikers live bedient, zijn p95-latentie ( AWS CloudWatch-percentielen ) en tail-prestaties ( de beste praktijk voor 'tail-latentie' ) van belang 📉

  • Als je aan het trainen bent, geef je om de tijd die nodig is om een ​​kwalitatief goede video te maken en om het GPU-gebruik 🔥

  • RAM en stroomverbruik belangrijk 🔋

2) Hoe een goede versie van AI-modeloptimalisatie eruitziet ✅

Een goede vorm van optimalisatie is niet zomaar "kwantisatie toepassen en hopen op het beste". Het is een systeem. De beste systemen bevatten meestal:

  • Een betrouwbare basislijn.
    Als je je huidige resultaten niet kunt reproduceren, weet je niet of je iets hebt verbeterd. Simpel... maar mensen slaan dit over. En dan raken ze in een neerwaartse spiraal.

  • Een duidelijke doelmetriek
    "Sneller" is vaag. "De p95-latentie verlagen van 900 ms naar 300 ms met dezelfde kwaliteitsscore" is een realistisch doel.

  • Kwaliteitsborging:
    Elke prestatieverbetering brengt het risico met zich mee van een stille kwaliteitsvermindering. Je hebt tests, evaluaties of op zijn minst een controlepakket nodig.

  • Hardwarebewustzijn:
    Een "snel" model op de ene GPU kan op een andere tergend traag zijn. CPU's vormen een aparte, chaotische situatie.

  • Stapsgewijze veranderingen, geen radicale herziening.
    Als je vijf dingen tegelijk verandert en de prestaties verbeteren, weet je niet waarom. Wat... verontrustend is.

Optimalisatie moet aanvoelen als het stemmen van een gitaar: kleine aanpassingen, goed luisteren, herhalen 🎸. Als het voelt alsof je met messen jongleert, klopt er iets niet.

3) Vergelijkingstabel: Populaire opties om AI-modellen te optimaliseren 📊

Hieronder volgt een snelle, zij het ietwat onoverzichtelijke, vergelijkingstabel van veelgebruikte optimalisatietools/-methoden. Nee, het is niet helemaal "eerlijk" - de realiteit is dat ook niet.

Gereedschap / Optie Publiek Prijs Waarom het werkt
PyTorch torch.compile ( PyTorch-documentatie ) PyTorch-gebruikers Vrij Grafiekcaptatie in combinatie met compilertrucs kan de overhead verminderen... soms is het pure magie ✨
ONNX Runtime ( ONNX Runtime-documentatie ) Implementatieteams Vrijwel gratis Sterke inferentie-optimalisaties, brede ondersteuning, goed voor gestandaardiseerde servering
TensorRT ( NVIDIA TensorRT-documentatie ) NVIDIA-implementatie Betaalde vibes (vaak gebundeld) Agressieve kernel-fusie + nauwkeurige verwerking, razendsnel als het werkt
DeepSpeed ​​( ZeRO-documentatie ) Trainingsteams Vrij Geheugen- en doorvoeroptimalisaties (ZeRO etc.). Voelt aan als een straalmotor
FSDP (PyTorch) ( PyTorch FSDP-documentatie ) Trainingsteams Vrij Shardt parameters/gradiënten, waardoor grote modellen minder intimiderend worden
bitsandbytes kwantisering ( bitsandbytes ) LLM-knutselaars Vrij Laag bitgewicht, enorme geheugenbesparing - de kwaliteit hangt ervan af, maar pfff 😬
Destillatie ( Hinton et al., 2015 ) Productteams "Tijdskosten" Een kleiner model met studenten erft gedrag over, wat doorgaans het beste rendement op de lange termijn oplevert
Snoeien ( handleiding voor snoeien in PyTorch ) Onderzoek + productie Vrij Verwijdert ballast. Werkt beter in combinatie met omscholing
Flash Attention / fused kernels ( FlashAttention paper ) Prestatie-nerds Vrij Snellere aandacht, beter geheugen. Een echte winst voor Transformers
Triton Inference Server ( dynamische batchverwerking ) Operationele zaken/infrastructuur Vrij Productie, batchverwerking, multi-model pipelines - voelt bedrijfsmatig aan

Een kleine bekentenis over de opmaak: "Prijs" is wat rommelig omdat open-source software je nog steeds een weekend aan debuggen kan kosten, en dat is... ook een prijs. 😵💫

4) Begin met meten: maak een profiel dat je echt serieus neemt 🔍

Als u maar één ding uit deze hele handleiding opvolgt, laat het dan dit zijn: meet nauwkeurig.

Tijdens mijn eigen tests bleken de grootste "optimalisatiedoorbraken" voort te komen uit de ontdekking van iets beschamend eenvoudigs, zoals:

  • De datalader geeft te weinig GPU-capaciteit

  • CPU-voorverwerking vormt een knelpunt

  • zeer kleine batchgroottes veroorzaken overhead bij het opstarten van de kernel

  • trage tokenisatie (tokenizers kunnen stille boosdoeners zijn)

  • geheugenfragmentatie ( opmerkingen over de PyTorch CUDA-geheugenallocator )

  • een enkele laag die de berekening domineert

Wat te meten (minimale vereisten)

  • Latentie (p50, p95, p99) ( SRE op latentiepercentielen )

  • Doorvoer (tokens/sec, verzoeken/sec)

  • GPU-gebruik (rekenkracht + geheugen)

  • VRAM/RAM-pieken

  • Kosten per 1000 tokens (of per inferentie)

Praktische profileringsmentaliteit

  • Beschrijf één scenario dat je belangrijk vindt (geen speelgoedprompt).

  • Noteer alles in een klein 'perfectiedagboek'.
    Ja, het is vervelend... maar het voorkomt dat je jezelf later voor gek zet.

(Als je een concreet hulpmiddel wilt om mee te beginnen: PyTorch Profiler ( docs.torch.profiler ) en Nsight Systems ( NVIDIA Nsight Systems ) zijn de meest voor de hand liggende opties.)

5) Data + Trainingsoptimalisatie: De stille superkracht 📦🚀

Mensen zijn geobsedeerd door modelarchitectuur en vergeten de pipeline. Ondertussen vreet de pipeline stilletjes de helft van de GPU op.

Makkelijke overwinningen die snel zichtbaar worden

  • Gebruik gemengde precisie (FP16/BF16 waar stabiel) ( PyTorch AMP / torch.amp ).
    Meestal sneller, vaak prima - maar let op numerieke eigenaardigheden.

  • Gradiëntaccumulatie bij beperkte batchgrootte ( 🤗 Versnellingshandleiding )
    Houdt de optimalisatie stabiel zonder dat het geheugen explodeert.

  • Gradiënt-checkpointing ( torch.utils.checkpoint )
    ruilt rekenkracht in voor geheugen, waardoor grotere contexten mogelijk worden.

  • Efficiënte tokenisatie ( 🤗 Tokenizers )
    Tokenisatie kan op grote schaal een knelpunt vormen. Het is niet glamoureus, maar wel belangrijk.

  • Dataloader-optimalisatie:
    meer workers, vastgezet geheugen, prefetching - onopvallend maar effectief 😴➡️💪 ( PyTorch Performance Tuning Guide )

Parameter-efficiënte fijnafstelling

Als je grote modellen aan het finetunen bent, kunnen PEFT-methoden (zoals LoRA-achtige adapters) de trainingskosten enorm verlagen en tegelijkertijd verrassend krachtig blijven ( 🤗 Transformers PEFT-handleiding , LoRA-paper ). Dit is zo'n moment waarop je denkt: "Waarom hebben we dit niet eerder gedaan?".

6) Optimalisatie op architectuurniveau: het model op de juiste schaal brengen 🧩

Soms is de beste manier om te optimaliseren... stoppen met het gebruiken van een model dat te groot is voor de taak. Ik weet het, heiligschennis 😄.

Beslis op basis van een paar basiszaken:

  • Bepaal of je behoefte hebt aan algemene informatie of aan een specialist.

  • Houd het contextvenster zo groot als nodig is, niet groter.

  • Gebruik een model dat getraind is voor de betreffende taak (classificatiemodellen voor classificatiewerk, enzovoort).

Praktische strategieën voor het optimaliseren van de bedrijfsomvang

  • voor de meeste verzoeken
    over naar een kleinere backbone en leid vervolgens "zware query's" door naar een groter model.

  • Gebruik een tweestapsaanpak:
    snelle modelconcepten, en vervolgens een grondiger model voor verificatie of bewerking.
    Het is net als schrijven met een kritische vriend – irritant, maar effectief.

  • Verkort de lengte van de uitvoer.
    Uitvoertokens kosten geld en tijd. Als uw model te uitgebreid is, betaalt u voor die uitbreiding.

Ik heb teams de kosten drastisch zien verlagen door kortere doorlooptijden af ​​te dwingen. Het voelt misschien kinderachtig, maar het werkt.

7) Compiler- en grafiekoptimalisaties: Waar de snelheid vandaan komt 🏎️

Dit is de laag die ervoor zorgt dat de computer slimmere computertaken uitvoert.

Veelgebruikte technieken:

Simpel gezegd: je model is misschien wiskundig snel, maar operationeel traag. Compilers lossen dat deels op.

Praktische aantekeningen (oftewel littekens)

  • Deze optimalisaties kunnen gevoelig zijn voor veranderingen in de modelvorm.

  • Sommige modellen versnellen aanzienlijk, andere bewegen nauwelijks.

  • Soms krijg je een snelheidsverbetering en een raadselachtige bug - alsof er een gremlin is binnengedrongen 🧌

Toch is het, als het lukt, een van de meest overtuigende overwinningen.

8) Kwantisering, snoeien, distilleren: kleiner maken zonder (te veel) te huilen 🪓📉

Dit is het gedeelte waar mensen op zitten te wachten... omdat het klinkt als een vrije performance. Dat kan het ook zijn, maar je moet het benaderen als een chirurgische ingreep.

Kwantisatie (gewichten/activaties met lagere precisie)

  • Uitstekend voor inferentiesnelheid en geheugen

  • Risico: de kwaliteit neemt af, vooral bij uitzonderlijke gevallen

  • Beste werkwijze: evalueer op basis van een echte testset, niet op basis van indrukken

Veelvoorkomende smaken waar je over zult horen:

Snoeien (parameters verwijderen)

  • Verwijdert "onbelangrijke" gewichten of structuren ( PyTorch pruning tutorial )

  • Meestal is omscholing nodig om de kwaliteit te herstellen

  • Het werkt beter dan mensen denken... als het zorgvuldig wordt gedaan

Destillatie (leerling leert van leraar)

Dit is mijn persoonlijke favoriete hefboom voor de lange termijn. Destillatie kan een kleiner model opleveren dat zich op vergelijkbare wijze gedraagt, en het is vaak stabieler dan extreme kwantisatie ( De kennis destilleren in een neuraal netwerk ).

Een onvolmaakte metafoor: distilleren is als het gieten van een complexe soep door een filter, waardoor je… een minder complexe soep krijgt. Zo werkt soep natuurlijk niet, maar je snapt wat ik bedoel 🍲.

9) Serveren en gevolgtrekkingen: De echte strijdzone 🧯

Je kunt een model "optimaliseren" en het alsnog slecht laten presteren. Bij de daadwerkelijke levering worden latentie en kosten een probleem.

Serveren levert overwinningen op die ertoe doen

  • Batchverwerking
    verbetert de doorvoer, maar verhoogt de latentie als je het overdrijft. Zorg voor een goede balans. ( Dynamische batchverwerking in Triton )

  • Caching
    van prompts en hergebruik van de KV-cache kunnen enorm zijn bij herhaalde contexten. ( Uitleg over de KV-cache )

  • Bij streaming
    hebben gebruikers het gevoel dat het sneller gaat, zelfs als de totale tijd vergelijkbaar is. Perceptie is belangrijk 🙂.

  • Vermindering van overhead per token:
    Sommige stacks vereisen extra werk per token. Verminder die overhead en je wint aanzienlijk.

Let op de staartlatentie

Je gemiddelde kan er geweldig uitzien, terwijl je p99-score een ramp is. Gebruikers bevinden zich helaas in de staart van de schaal. ( "Staartlatentie" en waarom gemiddelden misleidend zijn )

10) Hardwarebewuste optimalisatie: het model afstemmen op de machine 🧰🖥️

Optimaliseren zonder rekening te houden met de hardware is als het afstellen van een raceauto zonder de banden te controleren. Natuurlijk kan het, maar het is een beetje onzinnig.

GPU-overwegingen

  • De bandbreedte van het geheugen is vaak de beperkende factor, niet de pure rekenkracht

  • Grotere batchgroottes kunnen helpen, totdat ze dat niet meer doen

  • Kernelfusie en aandachtoptimalisaties zijn enorm belangrijk voor transformers ( FlashAttention: IO-bewuste exacte aandacht ).

CPU-overwegingen

  • Threading, vectorisatie en geheugenlocaliteit zijn erg belangrijk

  • De overhead van tokenisatie kan een groot probleem vormen ( 🤗 “Snelle” tokenizers )

  • Mogelijk heb je andere kwantiseringsstrategieën nodig dan op de GPU

Edge-/mobiele overwegingen

  • Het geheugenverbruik krijgt prioriteit nummer één

  • Variatie in latentie is belangrijk omdat apparaten... wispelturig zijn

  • Kleinere, gespecialiseerde modellen presteren vaak beter dan grote, algemene modellen

11) Kwaliteitsrichtlijnen: Optimaliseer jezelf niet tot een bug 🧪

Elke speedrun-overwinning moet gepaard gaan met een kwaliteitscontrole. Anders vier je feest, verzend je je schip en krijg je vervolgens een bericht als "waarom praat de assistent ineens als een piraat?" 🏴☠️

Praktische vangrails:

  • Gouden prompts (een vaste set prompts die je altijd test)

  • Taakstatistieken (nauwkeurigheid, F1-score, BLEU, wat dan ook van toepassing is)

  • Steekproeven door mensen (ja, echt waar)

  • Regressiedrempels (“niet meer dan X% daling toegestaan”)

Houd ook de storingsmodi bij:

  • opmaakafwijking

  • veranderingen in weigeringsgedrag

  • frequentie van hallucinaties

  • inflatie van de reactielengte

Optimalisatie kan gedrag op verrassende manieren veranderen. Op eigenaardige wijze. Op irritante wijze. Achteraf gezien voorspelbaar.

12) Checklist: Stapsgewijze handleiding voor het optimaliseren van AI-modellen ✅🤖

Als je een duidelijke volgorde van stappen wilt voor het optimaliseren van AI-modellen , is dit de workflow die mensen doorgaans helpt om het hoofd koel te houden:

  1. Definieer succes.
    Kies 1-2 primaire meetwaarden (latentie, kosten, doorvoer, kwaliteit).

  2. Meet de basislijn
    , profileer de werkelijke werkbelasting, registreer p50/p95, geheugen en kosten. ( PyTorch Profiler )

  3. Los knelpunten in de pipeline op:
    gegevensladen, tokenisatie, voorbewerking, batchverwerking.

  4. Profiteer van risicoarme rekenkracht:
    gemengde precisie, kerneloptimalisaties, betere batchverwerking.

  5. Probeer compiler-/runtime-optimalisaties
    zoals grafiekcaptatie, inferentie-runtimes en operatorfusie. (zie de torch.compile- handleiding en de ONNX Runtime-documentatie )

  6. Verlaag de modelkosten.
    Kwantificeer zorgvuldig, vereenvoudig indien mogelijk en snoei waar nodig.

  7. Optimaliseer de serverprestaties:
    caching, gelijktijdigheid, belastingstests en oplossingen voor vertragingsproblemen.

  8. Valideer de kwaliteit.
    Voer regressietests uit en vergelijk de resultaten naast elkaar.

  9. Herhaal dit proces:
    kleine wijzigingen, duidelijke notities, herhalen. Onopvallend, maar effectief.

En ja, dit is nog steeds "Hoe AI-modellen te optimaliseren", ook al voelt het meer aan als "Hoe voorkom je dat je op harken trapt?". Het komt op hetzelfde neer.

13) Veelgemaakte fouten (zodat je ze niet herhaalt zoals de rest van ons) 🙃

  • Optimaliseren vóór het meten?
    Dat is tijdverspilling. En dan optimaliseer je vol zelfvertrouwen het verkeerde…

  • Het najagen van één enkele benchmark.
    Benchmarks liegen door dingen weg te laten. Je werklast is de waarheid.

  • Geheugenproblemen
    kunnen vertragingen, crashes en haperingen veroorzaken. ( Inzicht in het CUDA-geheugengebruik in PyTorch )

  • Te vroeg overkwantiseren: Kwantisering
    met een lage bitdiepte kan geweldig zijn, maar begin eerst met veiligere stappen.

  • Geen terugdraaiplan.
    Als je niet snel kunt terugkeren naar een eerdere versie, wordt elke implementatie stressvol. Stress leidt tot bugs.

Afsluitende opmerkingen: De menselijke manier om te optimaliseren 😌⚡

Het optimaliseren van AI-modellen is geen kwestie van één trucje. Het is een gelaagd proces: meten, de pipeline optimaliseren, compilers en runtimes gebruiken, de serveromgeving afstemmen en vervolgens het model verkleinen met kwantisatie of distillatie indien nodig. Doe het stap voor stap, houd kwaliteitsborging in acht en vertrouw niet blindelings op "het voelt sneller" als maatstaf (je gevoel is mooi, maar je gevoel is geen profiler).

Als je de kortst mogelijke samenvatting wilt:

  • Meet eerst 🔍

  • Optimaliseer de pipeline vervolgens 🧵

  • Optimaliseer vervolgens het model 🧠

  • Optimaliseer vervolgens de serveerwijze 🏗️

  • Voer altijd kwaliteitscontroles uit ✅

En mocht het helpen, herinner jezelf eraan: het doel is niet een "perfect model". Het doel is een model dat snel, betaalbaar en betrouwbaar genoeg is, zodat je 's nachts kunt slapen... de meeste nachten dan 😴.

Veelgestelde vragen

Wat het optimaliseren van een AI-model in de praktijk betekent

"Optimaliseren" betekent meestal het verbeteren van één primaire beperking: latentie, kosten, geheugenverbruik, nauwkeurigheid, stabiliteit of serverdoorvoer. Het lastige is het maken van afwegingen: het verbeteren van het ene aspect kan ten koste gaan van een ander. Een praktische aanpak is om een ​​duidelijk doel te kiezen (zoals p95-latentie of time-to-quality) en daarop te optimaliseren. Zonder doel is het gemakkelijk om te "verbeteren" en toch te verliezen.

Hoe optimaliseer je AI-modellen zonder de kwaliteit stiekem te schaden?

Beschouw elke snelheids- of kostenwijziging als een potentiële, onmerkbare kwaliteitsvermindering. Gebruik vangrails zoals gouden signalen, taakstatistieken en snelle, handmatige controles. Stel een duidelijke drempelwaarde in voor acceptabele kwaliteitsafwijkingen en vergelijk de resultaten naast elkaar. Zo voorkomt u dat de opmerking "het is sneller" na de lancering verandert in "waarom gedroeg het zich ineens vreemd in de productie?".

Wat moet je meten voordat je begint met optimaliseren?

Begin met latentiepercentielen (p50, p95, p99), doorvoer (tokens/sec of verzoeken/sec), GPU-gebruik en piek-VRAM/RAM. Houd de kosten per inferentie of per 1000 tokens bij als kosten een beperkende factor zijn. Profileer een realistisch scenario dat u daadwerkelijk gebruikt, niet een testprompt. Het bijhouden van een klein 'prestatielogboek' helpt u giswerk en herhaalde fouten te voorkomen.

Snelle, risicoarme winsten voor trainingsprestaties

Gemengde precisie (FP16/BF16) is vaak de snelste eerste stap, maar let op numerieke eigenaardigheden. Als de batchgrootte beperkt is, kan gradiëntaccumulatie de optimalisatie stabiliseren zonder geheugenoverbelasting. Gradiënt-checkpointing ruilt extra rekenkracht in voor minder geheugen, waardoor grotere contexten mogelijk zijn. Negeer tokenisatie en dataloader-tuning niet - deze kunnen de GPU ongemerkt overbelasten.

Wanneer moet je torch.compile, ONNX Runtime of TensorRT gebruiken?

Deze tools richten zich op operationele overhead: grafiekcaptatie, kernelfusie en runtime-grafiekoptimalisaties. Ze kunnen aanzienlijke snelheidsverbeteringen in inferentie opleveren, maar de resultaten variëren afhankelijk van de modelvorm en de hardware. Sommige configuraties voelen als magie aan; andere leveren nauwelijks verschil op. Houd rekening met gevoeligheid voor veranderingen in de modelvorm en af ​​en toe kleine foutjes – meet de prestaties voor en na de implementatie op uw daadwerkelijke workload.

Is kwantisering de moeite waard en hoe voorkom je dat je te ver gaat?

Kwantisatie kan het geheugenverbruik aanzienlijk verlagen en de inferentie versnellen, vooral met INT8, maar de kwaliteit kan in uitzonderlijke gevallen afnemen. Opties met een lagere precisie (zoals INT4/k-bit) leveren grotere besparingen op, maar brengen ook een hoger risico met zich mee. De veiligste aanpak is om te evalueren op een echte testset en de resultaten te vergelijken, in plaats van af te gaan op je onderbuikgevoel. Begin eerst met veiligere stappen en ga pas over op een lagere precisie als dat nodig is.

Het verschil tussen snoeien en distilleren voor het verkleinen van de modelgrootte

Snoeien verwijdert overbodige parameters en vereist vaak hertraining om de kwaliteit te herstellen, vooral wanneer dit agressief gebeurt. Distillatie traint een kleiner leerlingmodel om het gedrag van een groter leraarmodel na te bootsen, en kan op de lange termijn een hoger rendement opleveren dan extreme kwantisering. Als u een kleiner model wilt dat zich op vergelijkbare wijze gedraagt ​​en stabiel blijft, is distillatie vaak de schonere weg.

Hoe verlaag je de inferentiekosten en latentie door middel van serververbeteringen?

Het serveren is waar optimalisatie tastbaar wordt: batchverwerking verhoogt de doorvoer, maar kan de latentie verhogen als het te vaak wordt gedaan, dus stem het zorgvuldig af. Caching (prompt caching en hergebruik van de KV-cache) kan enorm zijn wanneer contexten zich herhalen. Streaming output verbetert de waargenomen snelheid, zelfs als de totale tijd vergelijkbaar is. Let ook op de overhead per token in je stack - kleine taken per token tellen snel op.

Waarom staartlatentie zo belangrijk is bij het optimaliseren van AI-modellen

Gemiddelden kunnen er geweldig uitzien, terwijl p99 een ramp is en gebruikers zich vaak in de staart van de schaal bevinden. Lage latentie in de staart wordt vaak veroorzaakt door jitter: geheugenfragmentatie, pieken in de CPU-voorverwerking, vertragingen bij tokenisatie of slecht batchgedrag. Daarom benadrukt de handleiding percentielen en daadwerkelijke workloads. Als je alleen p50 optimaliseert, kun je nog steeds een ervaring leveren die "willekeurig traag aanvoelt"

Referenties

  1. Amazon Web Services (AWS) - AWS CloudWatch-percentielen (statistische definities) - docs.aws.amazon.com

  2. Google - De staart op grote schaal (beste praktijk voor staartlatentie) - sre.google

  3. Google - Service Level Objectives (SRE-boek) - latency percentielen - 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-semantiek: geheugenbeheer (aantekeningen over de CUDA-geheugenallocator) - docs.pytorch.org

  8. PyTorch - Automatische gemengde precisie (torch.amp / AMP) - docs.pytorch.org

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

  10. PyTorch - Handleiding voor prestatieoptimalisatie - docs.pytorch.org

  11. PyTorch - Handleiding voor het snoeien van componenten - docs.pytorch.org

  12. PyTorch - Inzicht in het CUDA-geheugengebruik in PyTorch - docs.pytorch.org

  13. PyTorch - handleiding/overzicht van torch.compile - docs.pytorch.org

  14. ONNX Runtime - ONNX Runtime-documentatie - onnxruntime.ai

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

  16. NVIDIA - Gekwantiseerde typen in TensorRT - docs.nvidia.com

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

  18. NVIDIA - Triton Inference Server - dynamische batchverwerking - docs.nvidia.com

  19. DeepSpeed ​​- Documentatie voor ZeRO Stage 3 - deepspeed.readthedocs.io

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

  21. Hugging Face - Accelerate: Handleiding voor het opbouwen van gradiënten - huggingface.co

  22. Hugging Face - Documentatie over tokenizers - huggingface.co

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

  24. Hugging Face - Transformers: KV cache uitleg - huggingface.co

  25. Hugging Face - Transformers: "Snelle" tokenizers (tokenizerklassen) - huggingface.co

  26. arXiv - Kennis destilleren in een neuraal netwerk (Hinton et al., 2015) - arxiv.org

  27. arXiv - LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models - arxiv.org

  28. arXiv - FlashAttention: Snelle en geheugenefficiënte exacte aandacht met IO-bewustzijn - arxiv.org

Vind de nieuwste AI in de officiële AI Assistant Store

Over ons

Terug naar de blog