Lühike vastus: tehisintellekti mudelite optimeerimiseks valige üks peamine piirang (latentsus, maksumus, mälu, kvaliteet, stabiilsus või läbilaskevõime) ja seejärel jäädvustage usaldusväärne baasjoon enne millegi muutmist. Eemaldage kõigepealt torujuhtme kitsaskohad ja seejärel rakendage väikese riskiga samme, nagu segatud täpsus ja partiidena töötlus; kui kvaliteet püsib, liikuge edasi kompilaatori/käitusaja tööriistade juurde ja alles seejärel vähendage mudeli suurust kvantiseerimise või destilleerimise teel vastavalt vajadusele.
Peamised järeldused:
Piirang : vali üks või kaks sihtmõõdikut; optimeerimine on kompromisside, mitte tasuta võitude maastik.
Mõõtmine : profiilige tegelikke töökoormusi p50/p95/p99, läbilaskevõime, kasutuse ja mälu tipphetkede abil.
Torujuhe : Parandage tokeniseerimine, andmelaadurid, eeltöötlus ja pakkimine enne mudeliga tegelemist.
Serveerimine : Kasutage vahemällu salvestamist, teadlikku partiidena jagamist, samaaegsuse häälestamist ja jälgige tähelepanelikult saba latentsust.
Kaitsepiirded : Käivitage pärast iga tulemuslikkuse muutust kuldseid juhiseid, ülesannete mõõdikuid ja pistelist kontrolli.
🔗 Kuidas tehisintellekti mudeleid tõhusalt hinnata.
Peamised kriteeriumid ja sammud mudelite õiglaseks ja usaldusväärseks hindamiseks.
🔗 Kuidas mõõta tehisintellekti jõudlust reaalsete mõõdikute abil?
Võrdluseks kasutage võrdlusnäitajaid, latentsust, kulu ja kvaliteedisignaale.
🔗 Kuidas tehisintellekti mudeleid enne tootmist testida.
Praktiline testimise töövoog: andmete jagamine, stressijuhtumid ja jälgimine.
🔗 Kuidas kasutada tehisintellekti sisu loomiseks?
Muutke ideed struktureeritud ülesannete ja iteratsiooni abil kiiremini mustanditeks.
1) Mida tähendab „optimeerimine” praktikas (sest kõik kasutavad seda erinevalt) 🧠
Kui inimesed ütlevad „optimeeri tehisintellekti mudelit”, võivad nad mõelda järgmist:
-
Tee see kiiremaks (väiksem latentsusaeg)
-
Tee see odavamaks (vähem GPU-tunde, väiksemad pilvekulud)
-
Tee see väiksemaks (mälu jalajälg, servapõhine juurutamine)
-
Tee see täpsemaks (kvaliteedi paranemine, vähem hallutsinatsioone)
-
Muutke see stabiilsemaks (väiksem dispersioon, vähem tootmises esinevaid tõrkeid)
-
Lihtsustage serveerimist (läbilaskevõime, partiidena töötlus, prognoositav jõudlus)
Siin on veidi tüütu tõde: kõiki neid korraga maksimeerida ei saa. Optimeerimine on nagu õhupalli pigistamine – lükka üks külg sisse ja teine külg hüppab välja. Mitte alati, aga piisavalt tihti, et peaksid kompromisse planeerima.
Seega enne millegi puudutamist valige oma peamine piirang :
-
Kui pakute kasutajatele reaalajas teenuseid, on oluline p95 latentsus ( AWS CloudWatchi protsentiilid ) ja saba jõudlus ( „saba latentsus” parim tava ) 📉
-
Kui sa treenid, siis hoolid kvaliteedi saavutamiseks kuluvast ajast ja GPU kasutusest 🔥
-
Kui juurutad seadmetes, siis hoolid RAM-ist ja võimsusest 🔋
2) Milline näeb välja hea versioon tehisintellekti mudeli optimeerimisest ✅
Hea optimeerimise versioon ei ole lihtsalt "kvantimise rakendamine ja palvetamine". See on süsteem. Parimad seadistused sisaldavad tavaliselt:
-
Usaldusväärne baasjoon.
Kui sa ei suuda oma praeguseid tulemusi korrata, ei saa sa teada, et oled midagi parandanud. Lihtne... aga inimesed jätavad selle vahele. Siis nad lähevad spiraali. -
Selge sihtmõõdik
„Kiirem“ on ebamäärane. „Vähendada p95 latentsust 900 ms-lt 300 ms-ni sama kvaliteediskoori juures“ on reaalne eesmärk. -
Kvaliteedi tagatised
Iga tulemuslikkuse võit võib kaasa tuua vaikse kvaliteedi languse. Teil on vaja teste, hindamisi või vähemalt vaimse tervise komplekti. -
Riistvarateadlikkus
Ühel graafikakaardil töötav „kiire“ mudel saab teisel roomata. Protsessorid on omaette kaos. -
Iteratiivsed muudatused, mitte järsk ümberkirjutamine.
Kui muudad korraga viit asja ja jõudlus paraneb, siis sa ei tea, miks. Mis on… häiriv.
Optimeerimine peaks tunduma nagu kitarri häälestamine – väikesed muudatused, kuula tähelepanelikult, korda 🎸. Kui see tundub nagu nugadega žongleerimine, on midagi valesti.
3) Võrdlustabel: populaarsed valikud tehisintellekti mudelite optimeerimiseks 📊
Allpool on kiire ja pisut segane võrdlustabel levinud optimeerimistööriistade/lähenemisviiside kohta. Ei, see pole täiesti "õiglane" – ka päriselus pole.
| Tööriist / valik | Sihtrühm | Hind | Miks see toimib |
|---|---|---|---|
PyTorch torch.compile ( PyTorchi dokumentatsioon ) |
PyTorchi inimesed | Tasuta | Graafikute jäädvustamine + kompilaatori nipid aitavad üldkulusid vähendada... vahel on see maagia ✨ |
| ONNX Runtime ( ONNX Runtime'i dokumendid ) | Lähetusmeeskonnad | Vabameelne | Tugevad järeldusoptimeeringud, lai tugi, sobib standardiseeritud serveerimiseks |
| TensorRT ( NVIDIA TensorRT dokumendid ) | NVIDIA juurutamine | Tasulised vibratsioonid (sageli komplektina) | Agressiivne tuumade liitmine + täpne käsitsemine, väga kiire klõpsamisel |
| DeepSpeed ( ZeRO dokumendid ) | Treeningmeeskonnad | Tasuta | Mälu ja läbilaskevõime optimeerimine (ZeRO jne). Võib tunduda nagu reaktiivmootor |
| FSDP (PyTorch) ( PyTorch FSDP dokumendid ) | Treeningmeeskonnad | Tasuta | Shardsi parameetrid/gradiendid muudavad suured mudelid vähem hirmutavaks |
| bittide ja baitide kvantiseerimine ( bitid ja baidid ) | LLM-i nokitsejad | Tasuta | Madalad bitikaalud, tohutu mälusääst - kvaliteet oleneb olukorrast, aga vau 😬 |
| Destilleerimine ( Hinton jt, 2015 ) | Tootemeeskonnad | "Ajakulu" | Väiksema õpilase mudel pärib käitumist, tavaliselt parima pikaajalise investeeringutasuvusega |
| Kärpimine ( PyTorchi kärpimise õpetus ) | Uuringud + tooted | Tasuta | Eemaldab surnud kaalu. Toimib paremini koos ümberõppega |
| Flash Attention / sulatatud tuumad ( FlashAttention paber ) | Esinemishuvilised | Tasuta | Kiirem tähelepanu, parem mälukäitumine. Tõeline võit transformeritele |
| Tritoni järeldusserver ( dünaamiline partiide töötlus ) | Ops/infra | Tasuta | Tootmisteenus, partiide valmistamine, mitme mudeli torujuhtmed – tundub ettevõttelik |
Vormindamise veidruse ülestunnistus: „Hind” on lohakas, sest avatud lähtekoodiga tarkvara võib ikkagi maksta nädalavahetuse silumise eest, mis on… hind. 😵💫
4) Alusta mõõtmisest: loo profiil, mida sa mõtled 🔍
Kui teed kogu sellest juhendist ainult ühte asja, siis tee seda: mõõda korralikult.
Minu enda testides tulid suurimad „optimeerimise läbimurded” millegi piinlikult lihtsa avastamisest, näiteks:
-
andmelaadur näljutab graafikakaarti
-
Protsessori eeltöötluse kitsaskoht
-
väikesed partiide suurused, mis põhjustavad kerneli käivitamise lisakoormust
-
aeglane tokeniseerimine (tokeniseerijad võivad olla vaiksed kaabakad)
-
mälu fragmenteerimine ( PyTorch CUDA mälujaotaja märkused )
-
ühe kihi domineeriv arvutus
Mida mõõta (miinimumkogum)
-
Latentsus (p50, p95, p99) ( SRE latentsusaja protsentiilides )
-
Läbilaskevõime (tokenid/sekund, päringud/sekund)
-
GPU kasutus (arvutusvõimsus + mälu)
-
VRAM/RAM tipphetked
-
Hind 1000 tokeni kohta (või järelduse kohta)
Praktiline profiilimise mõtteviis
-
Kirjelda ühte stsenaariumi, mis sind huvitab (mitte mänguasjaülesannet).
-
Pane kõik kirja pisikesse tulemuspäevikusse.
Jah, see on tüütu ... aga see säästab sind hiljem enda eksiteele ajamisest.
(Kui soovid alustuseks konkreetset tööriista: PyTorch Profiler ( torch.profiler docs ) ja Nsight Systems ( NVIDIA Nsight Systems ) on tavalised kahtlusalused.)
5) Andmed + treeningu optimeerimine: vaikne supervõime 📦🚀
Inimesed on kinnisideeks mudeli arhitektuurist ja unustavad torujuhtme. Samal ajal põletab torujuhe vaikselt poole graafikaprotsessorist.
Lihtsad võidud, mis ilmuvad kiiresti
-
Kasutage segatud täpsust (FP16/BF16, kui stabiilne) ( PyTorch AMP / torch.amp ).
Tavaliselt kiirem, tihtipeale hea – aga jälgige numbrilisi iseärasusi. -
Gradiendi akumuleerimine piiratud partii suuruse korral ( 🤗 Kiirendusjuhend )
Hoiab optimeerimise stabiilsena ilma mälu plahvatavat kulutamata. -
Gradiendi kontrollpunktide vahetamine ( torch.utils.checkpoint )
Vahetab arvutusvõimsust mälu jaoks – muudab suuremad kontekstid teostatavaks. -
Tõhus tokeniseerimine ( 🤗 Tokeniseerijad ).
Tokeniseerimine võib suures mahus pudelikaelaks saada. See pole glamuurne, see on oluline. -
Andmelaaduri häälestamine
Rohkem töötajaid, kinnitatud mälu, eellaadimine - ebaefektiivne, aga tõhus 😴➡️💪 ( PyTorchi jõudluse häälestamise juhend )
Parameetrite tõhus peenhäälestus
Kui peenhäälestate suuri mudeleid, saavad PEFT-meetodid (nagu LoRA-stiilis adapterid) treeningkulusid märkimisväärselt vähendada, jäädes samal ajal üllatavalt tugevaks ( 🤗 Transformers PEFT juhend , LoRA dokument ). See on üks neist „miks me seda varem ei teinud?“ hetkedest.
6) Arhitektuuri tasemel optimeerimine: mudeli õige suurusega valimine 🧩
Mõnikord on parim optimeerimisviis… lõpetada liiga suure mudeli kasutamine. Ma tean, pühaduseteotus 😄.
Helistage mõne põhitõe põhjal:
-
Otsusta, kas vajad täielikku üldluure kvalifikatsiooni või spetsialisti.
-
Hoia kontekstiaken nii suurena kui vaja, mitte suuremana.
-
Kasutage konkreetse töö jaoks väljaõppinud mudelit (klassifitseerimistööks mõeldud klassifitseerimismudelid jne).
Praktilised õige suuruse valimise strateegiad
-
Enamiku päringute puhul
vaheta väiksema selgroo vastu. Seejärel suuna „rasked päringud“ suuremale mudelile. -
Kasuta kaheastmelist seadistust
Kiired mudeli mustandid, tugevam mudeli kontroll või redigeerimine.
See on nagu kirjutamine pirtsaka sõbraga – tüütu, aga tõhus. -
Väljundi pikkuse vähendamine
Väljundmärgid maksavad raha ja aega. Kui teie mudel uitab, maksate teie uitamise eest.
Olen näinud, kuidas meeskonnad on lühemate tulemuste kehtestamisega kulusid dramaatiliselt vähendanud. See tundub tühine, aga toimib.
7) Kompilaatori + graafiku optimeerimine: kust kiirus tuleb 🏎️
See on kiht „pane arvuti nutikamaid arvutiasju tegema”.
Levinud tehnikad:
-
Operaatori fusioon (tuumade kombineerimine) ( NVIDIA TensorRT „kihtide fusioon” )
-
Pidev voltimine (fikseeritud väärtuste eelarvutamine) ( ONNX Runtime'i graafiku optimeerimine )
-
Kerneli valik riistvarale vastavalt häälestatud
-
Graafiku jäädvustamine Pythoni üldkulude vähendamiseks (
torch.compileülevaade )
Lihtsamalt öeldes: teie mudel võib olla matemaatiliselt kiire, kuid operatiivselt aeglane. Kompilaatorid parandavad osa sellest.
Praktilised märkused (ehk armid)
-
Need optimeerimised võivad olla tundlikud mudeli kuju muutuste suhtes.
-
Mõned mudelid kiirendavad palju, mõned vaevu liiguvad.
-
Vahel tuleb ette kiirendusi ja mõistatuslikke vigu - nagu oleks sisse kolinud hirm 🧌
Sellegipoolest, kui see toimib, on see üks puhtamaid võite.
8) Kvantifitseerimine, pügamine, destilleerimine: väiksemaks ilma nutmata (liiga palju) 🪓📉
See on see osa, mida inimesed tahavad... sest see kõlab nagu tasuta etendus. See võib nii olla, aga seda tuleb ravida nagu operatsiooni.
Kvantimine (madalama täpsusega kaalud/aktiveerimised)
-
Suurepärane järelduskiiruse ja mälu jaoks
-
Risk: kvaliteet langeb, eriti äärealadel
-
Parim tava: hindamine päris testikomplekti, mitte vibratsioonide põhjal
Levinud maitsed, millest kuuled:
-
INT8 (sageli tahke) ( TensorRT kvantiseeritud tüübid )
-
INT4 / madal bitt (tohutu kokkuhoid, kvaliteedirisk suureneb) ( bittide ja baitide arv kilobitises kvantiseerimises )
-
Segatud kvantiteet (kõik ei vaja sama täpsust)
Kärpimine (parameetrite eemaldamine)
-
Eemaldab ebaolulised raskused või struktuurid ( PyTorchi kärpimise õpetus )
-
Kvaliteedi taastamiseks on tavaliselt vaja ümberõpet
-
Toimib paremini, kui inimesed arvavad… kui teha hoolikalt
Destilleerimine (õpilane õpib õpetajalt)
See on minu isiklik lemmik pikaajaline meetod. Destilleerimine võib anda tulemuseks väiksema mudeli, mis käitub sarnaselt ja on sageli stabiilsem kui äärmuslik kvantimine ( Distilling the Knowledge in a Neural Network ).
Ebatäiuslik metafoor: destilleerimine on nagu keerulise supi valamine läbi filtri ja ... väiksema supi saamine. Supp nii ei tööta, aga saate aru küll 🍲.
9) Serveerimine ja järeldused: tegelik lahingutsoon 🧯
Saate mudelit "optimeerida" ja ikkagi seda halvasti teenindada. Teenindamine on see, kus latentsus ja kulud muutuvad reaalseks.
Servivad võidud, mis loevad
-
Pakkide töötlus
parandab läbilaskevõimet. Kuid suurendab latentsust, kui sellega üle pingutada. Tasakaalusta seda. ( Tritoni dünaamiline pakkimine ) -
Vahemälus salvestamine
Korduvate kontekstide puhul võib kiire vahemälu salvestamine ja KV-vahemälu taaskasutamine olla tohutu. ( KV-vahemälu selgitus ) -
Voogesituse väljund
Kasutajad tunnevad, et see on kiirem isegi siis, kui koguaeg on sarnane. Taju on oluline 🙂. -
Žetoonide kaupa üldkulude vähendamine
Mõned virnad teevad iga žetooni kohta lisatööd. Vähendage seda üldkulu ja võidate suurelt.
Jälgige saba latentsust
Sinu keskmine võib tunduda suurepärane, samas kui sinu P99 on katastroof. Kahjuks elavad kasutajad sabas. ( „Saba latentsus“ ja miks keskmised valetavad )
10) Riistvarapõhine optimeerimine: sobita mudel masinaga 🧰🖥️
Riistvarateadlikkuseta optimeerimine on nagu võidusõiduauto tuunimine rehve kontrollimata. Muidugi saab seda teha, aga see on natuke rumal.
GPU kaalutlused
-
Mälu ribalaius on sageli piirav tegur, mitte toores arvutusvõimsus
-
Suuremad partiid võivad aidata, kuni need enam ei aita
-
Tuumade liitmine ja tähelepanu optimeerimine on transformaatorite jaoks tohutu ( FlashAttention: IO-teadlik täpne tähelepanu )
Protsessori kaalutlused
-
Keermestamine, vektoriseerimine ja mälu lokaalsus on väga olulised
-
Tokeniseerimise üldkulu võib domineerida ( 🤗 „Kiired” tokeniseerijad )
-
Teil võib vaja minna teistsuguseid kvantimisstrateegiaid kui GPU-l
Äärevõrgu/mobiilseadmete kaalutlused
-
Mälu jalajälg muutub prioriteediks number üks
-
Latentsuse dispersioon on oluline, sest seadmed on… tujukad
-
Väiksemad, spetsialiseeritud mudelid edestavad sageli suuri üldmudeleid
11) Kvaliteetsed piirded: ärge optimeerige ennast veaks 🧪
Iga kiirusevõiduga peaks kaasnema kvaliteedikontroll. Vastasel juhul tähistad, saadad kauba ja saad siis teate stiilis „miks assistent järsku piraadi moodi räägib?“ 🏴☠️
Pragmaatilised turvapiirded:
-
Kuldsed ülesanded (fikseeritud ülesannete komplekt, mida alati testite)
-
Ülesande mõõdikud (täpsus, F1, BLEU, mis iganes sobib)
-
Inimeste pistelised kontrollid (jah, tõsiselt)
-
Regressiooniläved („lubatud ei ole rohkem kui X% langus“)
Jälgige ka rikkerežiime:
-
vorminduse triiv
-
keeldumiskäitumise muutused
-
hallutsinatsioonide sagedus
-
vastuse pikkuse inflatsioon
Optimeerimine võib käitumist muuta üllataval viisil. Omapäraselt. Ärritavalt. Tagantjärele vaadates etteaimatavalt.
12) Kontrollnimekiri: Kuidas tehisintellekti mudeleid samm-sammult optimeerida ✅🤖
Kui soovite tehisintellekti mudelite optimeerimise , siis siin on töövoog, mis aitab inimestel mõistuse juures püsida:
-
Edu määratlemine
Valige 1-2 peamist mõõdikut (latentsus, maksumus, läbilaskevõime, kvaliteet). -
Mõõda baasprofiili
tegelikke töökoormusi, salvesta p50/p95, mälu ja kulusid. ( PyTorch Profiler ) -
Parandage torujuhtme kitsaskohti.
Andmete laadimine, tokeniseerimine, eeltöötlus, partiidena töötlus. -
Rakenda madala riskiga arvutusvõite
Segatud täpsus, kerneli optimeerimised, parem pakkimine. -
Proovige kompilaatori/käitusaja optimeerimist:
graafiku jäädvustamine, järelduste käitusajad, operaatorite liitmine. (torch.compileõpetus , ONNX Käitusaja dokumendid ) -
Vähendage mudeli maksumust.
Kvantige hoolikalt, destilleerige, kui võimalik, ja kärpige, kui see on asjakohane. -
Häälestusteenuse serveerimise
vahemällu salvestamine, samaaegsus, koormustestimine, saba latentsuse parandused. -
Kvaliteedi valideerimine.
Käivitage regressioonitestid ja võrrelge väljundeid kõrvuti. -
Itereeri
Väikesed muudatused, selged märkmed, korda. Ebademonstratiivne - efektiivne.
Ja jah, see on ikkagi tehisintellekti mudelite optimeerimine, isegi kui see tundub pigem nagu "kuidas lõpetada rehadele astumine". Sama asi.
13) Levinud vead (nii et sa neid ei kordaks nagu meie kõik) 🙃
-
Optimeerimine enne mõõtmist
Sa raiskad aega. Ja siis optimeerid enesekindlalt vale asja... -
Üheainsa võrdlusaluse tagaajamine
Võrdlusalused peituvad tegematajätmises. Teie töökoormus on tõde. -
ignoreerimine
põhjustab aeglustumist, krahhe ja värinat. ( CUDA mälukasutuse mõistmine PyTorchis ) -
Liiga varane ülekvantimine.
Madala bitiga kvantimine võib olla hämmastav, aga alustage kõigepealt turvalisemate sammudega. -
Tagasipöördumisplaani pole.
Kui te ei saa kiiresti tagasi pöörduda, muutub iga juurutamine stressirohkeks. Stress tekitab vigu.
Lõppsõna: Inimlik viis optimeerida 😌⚡
Tehisintellekti mudelite optimeerimine ei ole üksainus nipp. See on mitmekihiline protsess: mõõtke, parandage torujuhet, kasutage kompilaatoreid ja käituskeskkondi, häälestage serveerimist ja seejärel vajadusel mudelit kvantiseerimise või destilleerimise abil kahandage. Tehke seda samm-sammult, pidage kinni kvaliteedipiiretest ja ärge usaldage mõõdikut „tunneb end kiiremini“ (teie tunded on ilusad, teie tunded ei ole profiilija).
Kui soovite kõige lühemat kaasavõetavat toitu:
-
Mõõda enne 🔍
-
Optimeeri järgmisena torujuhet 🧵
-
Seejärel optimeerige mudelit 🧠
-
Seejärel optimeeri serveerimist 🏗️
-
Kontrollige alati kvaliteeti ✅
Ja kui see aitab, siis tuleta endale meelde: eesmärk ei ole „täiuslik mudel“. Eesmärk on mudel, mis on kiire, taskukohane ja piisavalt töökindel, et saaksid öösiti magada... enamikul öödel 😴.
KKK
Mida tehisintellekti mudeli optimeerimine praktikas tähendab
„Optimeerimine” tähendab tavaliselt ühe peamise piirangu parandamist: latentsus, maksumus, mälukasutus, täpsus, stabiilsus või teenindusläbilaskvus. Raske osa on kompromisside tegemine – ühe valdkonna täiustamine võib kahjustada teist. Praktiline lähenemisviis on valida selge eesmärk (näiteks p95 latentsus või kvaliteedi saavutamise aeg) ja optimeerida selle suunas. Ilma eesmärgita on lihtne „täiustuda” ja ikkagi kaotada.
Kuidas optimeerida tehisintellekti mudeleid ilma kvaliteeti vaikselt kahjustamata?
Käsitle iga kiiruse või kulu muutust potentsiaalse vaikse regressioonina. Kasuta selliseid piirdeid nagu kuldsed juhised, ülesannete mõõdikud ja kiired inimkontrollid. Määra selge lävi vastuvõetava kvaliteedinihke jaoks ja võrdle tulemusi kõrvuti. See hoiab ära selle, et pärast toote tarnimist „see on kiirem“ muutuks küsimuseks „miks see tootmises järsku imelikuks muutus?“.
Mida enne optimeerimise alustamist mõõta
Alusta latentsusaja protsentiilidega (p50, p95, p99), läbilaskevõimega (tokenid/sekund või päringud/sekund), GPU kasutusega ja maksimaalse videomälu/mälu mahuga. Jälgi kulu järelduse või 1000 tokeni kohta, kui hind on piirang. Loo profiil reaalsest stsenaariumist, mida sa teenindad, mitte mänguasjaülesandest. Väikese "jõudluspäeviku" pidamine aitab sul vältida oletamist ja vigade kordamist.
Kiired ja väikese riskiga võidud treeningtulemuste parandamiseks
Segatud täpsus (FP16/BF16) on sageli kiireim esimene hoob, kuid jälgige numbrilisi iseärasusi. Kui partii suurus on piiratud, saab gradiendi akumuleerimine optimeerimist stabiliseerida ilma mälu kulutamata. Gradiendi kontrollpunktide loomine vahetab lisaarvutusvõimsuse väiksema mälumahu vastu, võimaldades suuremaid kontekste. Ärge ignoreerige tokeniseerimist ja andmelaaduri häälestamist – need võivad GPU-d vaikselt näljutada.
Millal kasutada torch.compile'i, ONNX Runtime'i või TensorRT-i?
Need tööriistad on suunatud tegevuskulude vähendamisele: graafikute jäädvustamine, kerneli liitmine ja graafikute käitusaja optimeerimine. Need võivad pakkuda selgeid järelduskiirusi, kuid tulemused varieeruvad mudeli kuju ja riistvara lõikes. Mõned seadistused tunduvad maagilised; teised vaevu liiguvad. Olge valmis tundlikkuseks kuju muutuste suhtes ja aeg-ajalt esinevatele „gremlin”-vigadele – mõõtke enne ja pärast oma tegeliku töökoormuse juures.
Kas kvantiseerimine on seda väärt ja kuidas vältida liiale minekut
Kvantimine võib vähendada mälumahtu ja kiirendada järelduste tegemist, eriti INT8 puhul, kuid äärmuslikel juhtudel võib kvaliteet langeda. Madalama bitiarvuga valikud (nagu INT4/k-bitine) toovad suurema kokkuhoiu ja suurema riski. Kõige kindlam harjumus on hinnata reaalsel testikomplektil ja võrrelda väljundeid, mitte kõhutunnet. Alustage kõigepealt turvalisemate sammudega ja seejärel minge vajadusel madalama täpsusega allapoole.
Mudeli suuruse vähendamiseks pügamise ja destilleerimise erinevus
Kärpimine eemaldab „tühja kaalu“ parameetrid ja vajab kvaliteedi taastamiseks sageli ümberõpetamist, eriti agressiivse meetodi kasutamisel. Destilleerimine treenib väiksema õpilase mudelit jäljendama suurema õpetaja käitumist ja see võib olla pikaajaliselt tugevam investeeringutasuvus kui äärmuslik kvantiseerimine. Kui soovite väiksemat mudelit, mis käitub sarnaselt ja püsib stabiilsena, on destilleerimine sageli puhtam tee.
Kuidas vähendada järelduste kulusid ja latentsusaega teeninduse täiustamise abil
Serveerimine on see, kus optimeerimine muutub käegakatsutavaks: partiidena töötlus suurendab läbilaskevõimet, kuid üle pingutades võib see latentsust kahjustada, seega häälestage seda hoolikalt. Vahemällu salvestamine (kiire vahemällu salvestamine ja KV-vahemälu taaskasutamine) võib olla tohutu, kui kontekstid korduvad. Voogedastusväljund parandab tajutavat kiirust isegi siis, kui koguaeg on sarnane. Samuti jälgige oma pinus tokenihaaval lisakoormust – väike tokeni kohta tehtav töö summeerub kiiresti.
Miks on tehisintellekti mudelite optimeerimisel saba latentsus nii oluline
Keskmised näidud võivad suurepärased välja näha, samas kui p99 on katastroof ja kasutajad kipuvad elama sabas. Saba latentsus tuleneb sageli värinast: mälu fragmenteerumisest, protsessori eeltöötluse järskudest tõusudest, tokeniseerimise aeglustumisest või halvast pakkimiskäitumisest. Seetõttu rõhutab juhend protsentiile ja tegelikke töökoormusi. Kui optimeerite ainult p50, saate ikkagi pakkuda kogemust, mis „tundub juhuslikult aeglane“
Viited
-
Amazon Web Services (AWS) - AWS CloudWatchi protsentiilid (statistika definitsioonid) - docs.aws.amazon.com
-
Google - The Tail at Scale (saba latentsuse parim tava) - sre.google
-
Google – teenuse taseme eesmärgid (SRE raamat) – latentsusaja protsentiilid – sre.google
-
PyTorch - torch.compile - docs.pytorch.org
-
PyTorch - FullyShardedDataParallel (FSDP) - docs.pytorch.org
-
PyTorch – PyTorch Profiler – docs.pytorch.org
-
PyTorch - CUDA semantika: mäluhaldus (CUDA mälujaoturi märkused) - docs.pytorch.org
-
PyTorch - automaatne segatäpsus (torch.amp / AMP) - docs.pytorch.org
-
PyTorch - torch.utils.checkpoint - docs.pytorch.org
-
PyTorch - jõudluse häälestamise juhend - docs.pytorch.org
-
PyTorch - pügamise õpetus - docs.pytorch.org
-
PyTorch - CUDA mälukasutuse mõistmine PyTorchis - docs.pytorch.org
-
PyTorch - torch.compile õpetus / ülevaade - docs.pytorch.org
-
ONNX Runtime - ONNX Runtime'i dokumentatsioon - onnxruntime.ai
-
NVIDIA - TensorRT dokumentatsioon - docs.nvidia.com
-
NVIDIA - TensorRT kvantiseeritud tüübid - docs.nvidia.com
-
NVIDIA - Nsight Systems - arendaja.nvidia.com
-
NVIDIA - Triton Inference Server - dünaamiline partiitöötlus - docs.nvidia.com
-
DeepSpeed - ZeRO 3. etapi dokumentatsioon - deepspeed.readthedocs.io
-
bitsandbytes (bitsandbytes-foundation) - bitsandbytes - github.com
-
Näo kallistamine – kiirendamine: gradiendi kogunemise juhend – huggingface.co
-
Hugging Face - Tokenizerite dokumentatsioon - huggingface.co
-
Kallistav Nägu - Transformers: PEFT juhend - huggingface.co
-
Kallistav Nägu - Transformers: KV vahemälu selgitus - huggingface.co
-
Kallistav Nägu - Transformers: „Kiired” tokeniseerijad (tokenizeri klassid) - huggingface.co
-
arXiv - Teadmiste destilleerimine närvivõrgus (Hinton jt, 2015) - arxiv.org
-
arXiv - LoRA: suurte keelemudelite madala astme kohandamine - arxiv.org
-
arXiv - FlashAttention: kiire ja mälusäästlik täpne tähelepanu IO-teadlikkusega - arxiv.org