Kif Tottimizza l-Mudelli tal-AI

Kif Tottimizza l-Mudelli tal-AI

Tweġiba qasira: Biex tottimizza l-mudelli tal-AI, agħżel restrizzjoni primarja waħda (latenza, spiża, memorja, kwalità, stabbiltà, jew throughput), imbagħad aqbad linja bażi affidabbli qabel ma tbiddel xejn. Neħħi l-konġestjonijiet tal-pipeline l-ewwel, imbagħad applika qligħ b'riskju baxx bħal preċiżjoni mħallta u batching; jekk il-kwalità żżomm, imxi għall-għodda tal-kumpilatur/runtime u mbagħad biss naqqas id-daqs tal-mudell permezz ta' kwantizzazzjoni jew distillazzjoni meta jkun meħtieġ.

Punti ewlenin:

Restrizzjoni : Agħżel metrika fil-mira waħda jew tnejn; l-ottimizzazzjoni hija firxa ta' kompromessi, mhux rebħiet b'xejn.

Kejl : Ipprofila t-tagħbijiet tax-xogħol reali b'p50/p95/p99, throughput, utilizzazzjoni, u qċaċet tal-memorja.

Pipeline : Irranġa t-tokenizzazzjoni, id-dataloaders, il-preproċessar, u l-batching qabel ma tmiss il-mudell.

Servizz : Uża l-caching, il-batching deliberat, l-irfinar tal-konkorrenza, u żomm għajnejk fuq il-latenza tad-denb.

Guardrails : Mexxi prompts tad-deheb, metriċi tal-kompiti, u kontrolli fuq il-post wara kull bidla fil-prestazzjoni.

Infografika dwar Kif Tottimizza l-Mudelli tal-AI

🔗 Kif tevalwa l-mudelli tal-IA b'mod effettiv
Kriterji u passi ewlenin biex tiġġudika l-mudelli b'mod ġust u affidabbli.

🔗 Kif tkejjel il-prestazzjoni tal-AI b'metriċi reali
Uża parametri referenzjarji, latency, spiża, u sinjali ta' kwalità biex tqabbel.

🔗 Kif tittestja l-mudelli tal-AI qabel il-produzzjoni
Fluss tax-xogħol prattiku tal-ittestjar: qsim tad-dejta, każijiet ta' stress, u monitoraġġ.

🔗 Kif tuża l-AI għall-ħolqien ta' kontenut
Ibdel l-ideat f'abbozzi aktar malajr permezz ta' prompts strutturati u iterazzjoni.

1) Xi tfisser “Ottimizza” fil-Prattika (Għax Kulħadd Jużaha b'Mod Differenti) 🧠

Meta n-nies jgħidu “ottimizza mudell tal-AI,” jistgħu jfissru:

  • Agħmilha aktar mgħaġġla (latenza aktar baxxa)

  • Agħmilha irħas (inqas sigħat tal-GPU, inqas infiq fuq il-cloud)

  • Agħmilha iżgħar (impronta tal-memorja, skjerament fit-tarf)

  • Agħmilha aktar preċiża (titjib fil-kwalità, inqas alluċinazzjonijiet)

  • Agħmilha aktar stabbli (inqas varjanza, inqas fallimenti fil-produzzjoni)

  • Agħmilha aktar faċli biex isservi (throughput, batching, prestazzjoni prevedibbli)

Hawn hi l-verità kemxejn tedjanti: ma tistax timmassimizza dawn kollha f'daqqa. L-ottimizzazzjoni hija bħal meta tagħfas bużżieqa - imbotta naħa waħda 'l ġewwa u n-naħa l-oħra toħroġ 'il barra. Mhux dejjem, iżda spiss biżżejjed biex tippjana għal kompromessi.

Għalhekk, qabel ma tmiss xi ħaġa, agħżel ir-restrizzjoni primarja :

2) Kif Tidher Verżjoni Tajba tal-Ottimizzazzjoni tal-Mudell tal-AI ✅

Verżjoni tajba ta' ottimizzazzjoni mhix biss "applika kwantizzazzjoni u itlob." Hija sistema. L-aqwa setups ġeneralment ikollhom:

  • Linja bażi li tafda
    Jekk ma tistax tirriproduċi r-riżultati attwali tiegħek, ma tistax tkun taf li tejjibt xi ħaġa. Sempliċi... imma n-nies jaqbżuha. Imbagħad jibdew imorru għall-agħar.

  • Metrika ċara fil-mira
    "Aktar Mgħaġġla" hija vaga. "Naqqas il-latenza tal-p95 minn 900ms għal 300ms bl-istess punteġġ ta' kwalità" hija mira reali.

  • Barrieri għall-kwalità
    Kull rebħa fil-prestazzjoni tirriskja rigressjoni siekta fil-kwalità. Għandek bżonn testijiet, evalwazzjonijiet, jew għall-inqas sett ta' sanità mentali.

  • Għarfien dwar il-ħardwer
    Mudell "veloċi" fuq GPU waħda jista' jitkaxkar fuq oħra. Is-CPUs huma t-tip speċjali tagħhom ta' kaos.

  • Tibdiliet iterattivi, mhux kitba mill-ġdid b'daqqa waħda
    Meta tbiddel ħames affarijiet f'daqqa u l-prestazzjoni titjieb, ma tafx għaliex. Li huwa... inkwetanti.

L-ottimizzazzjoni għandha tħossha bħallikieku qed tirfina kitarra - aġġustamenti żgħar, isma' sew, irrepeti 🎸. Jekk tħossha bħallikieku qed tiġġongla skieken, xi ħaġa mhix sew.

3) Tabella ta' Paragun: Għażliet Popolari biex Ottimizzaw il-Mudelli tal-AI 📊

Hawn taħt hawn tabella ta' tqabbil malajr u xi ftit mhux pulita ta' għodod/approċċi komuni ta' ottimizzazzjoni. Le, mhuwiex perfettament "ġust" - lanqas il-ħajja reali mhijiex.

Għodda / Għażla Udjenza Prezz Għaliex jaħdem
PyTorch torch.compile ( dokumenti ta' PyTorch ) Nies ta' PyTorch B'xejn Il-qbid tal-graff + it-tricks tal-kumpilatur jistgħu jnaqqsu l-ispejjeż ġenerali... xi kultant ikun maġiku ✨
ONNX Runtime ( dokumenti tal-ONNX Runtime ) Timijiet ta' skjerament Xi ftit b'xejn Ottimizzazzjonijiet qawwija tal-inferenza, appoġġ wiesa', tajbin għal servizz standardizzat
TensorRT ( dokumenti ta' NVIDIA TensorRT ) Implimentazzjoni tal-NVIDIA Vibrazzjonijiet imħallsa (spiss miġbura flimkien) Fużjoni aggressiva tal-qalba + immaniġġjar preċiż, veloċi ħafna meta tikklikkja
DeepSpeed ​​( dokumenti ta' ZeRO ) Timijiet ta' taħriġ B'xejn Ottimizzazzjonijiet tal-memorja + throughput (ZeRO eċċ.). Jista' jħossu bħal magna tal-ġett
FSDP (PyTorch) ( dokumenti tal-FSDP ta' PyTorch ) Timijiet ta' taħriġ B'xejn Parametri/gradjenti ta' Shards, jagħmlu l-mudelli kbar inqas tal-biża'
kwantizzazzjoni ta' bitsandbytes ( bitsandbytes ) Tinkerers tal-LLM B'xejn Piżijiet baxxi fil-bits, iffrankar kbir fil-memorja - il-kwalità tiddependi, imma uff 😬
Distillazzjoni ( Hinton et al., 2015 ) Timijiet tal-prodott "Spiża tal-ħin" Mudell ta' student iżgħar jiret l-imġieba, ġeneralment l-aħjar ROI fit-tul
Żbir ( tutorja taż-żbir bil-PyTorch ) Riċerka + prod B'xejn Ineħħi l-piż mejjet. Jaħdem aħjar meta mqabbel ma' taħriġ mill-ġdid
Attenzjoni Flash / qlub imdewba ( karta FlashAttention ) Nerds tal-prestazzjoni B'xejn Attenzjoni aktar mgħaġġla, imġiba tal-memorja aħjar. Rebħa vera għat-transformers
Server tal-Inferenza Triton ( Batching dinamiku ) Operazzjonijiet/infrastruttura B'xejn Servizz tal-produzzjoni, tqassim f'lottijiet, pipelines b'ħafna mudelli - iħoss bħal ta' intrapriża

Stqarrija dwar il-formattjar stramb: Il-“Prezz” mhux pulit għax l-open-source xorta jista’ jiswik tmiem il-ġimgħa ta’ debugging, li huwa… prezz. 😵💫

4) Ibda bil-Kejl: Agħmel Profil B’Mod Kif Int Fis-Sens 🔍

Jekk tagħmel ħaġa waħda biss minn din il-gwida kollha, agħmel din: kejjel kif suppost.

Fit-testijiet tiegħi stess, l-akbar "avvanzi fl-ottimizzazzjoni" ġew mill-iskoperta ta' xi ħaġa imbarazzanti sempliċi bħal:

  • il-loader tad-dejta jnaqqas il-ġuħ mill-GPU

  • Konġestjoni tal-preproċessar tas-CPU

  • daqsijiet żgħar tal-lottijiet jikkawżaw overhead tat-tnedija tal-kernel

  • tokenizzazzjoni bil-mod (it-tokenizzaturi jistgħu jkunu villains kwieti)

  • frammentazzjoni tal-memorja ( noti dwar l-allokatur tal-memorja PyTorch CUDA )

  • komputazzjoni dominanti minn saff wieħed

X'għandek tkejjel (sett minimu)

  • Latenza (p50, p95, p99) ( SRE fuq il-perċentili tal-latenza )

  • Throughput (tokens/sek, talbiet/sek)

  • Użu tal-GPU (komputazzjoni + memorja)

  • Il-qċaċet tal-VRAM / RAM

  • Spiża għal kull 1k tokens (jew għal kull inferenza)

Mentalità prattika tal-profiling

  • Ikteb xenarju wieħed li jimpurtak minnu (mhux xi ħaġa li tista’ toħloq ġugarell).

  • Irreġistra kollox f’“ġurnal perfett” ċkejken.
    Iva, huwa tedjanti… imma jiffrankalek milli tpoġġi lilek innifsek f’sitwazzjoni diffiċli aktar tard.

(Jekk trid għodda konkreta biex tibda biha: PyTorch Profiler ( torch.profiler docs ) u Nsight Systems ( NVIDIA Nsight Systems ) huma s-suspettati tas-soltu.)

5) Ottimizzazzjoni tad-Data + Taħriġ: Is-Superpotenza Kwieta 📦🚀

In-nies joqogħdu joqogħdu joqogħdu fuq l-arkitettura tal-mudell u jinsew il-pipeline. Sadanittant, il-pipeline jaħraq nofs il-GPU bil-kwiet.

Rebħiet faċli li jidhru malajr

  • Uża preċiżjoni mħallta (FP16/BF16 fejn stabbli) ( PyTorch AMP / torch.amp )
    Normalment aktar mgħaġġla, ħafna drabi tajba - imma oqgħod attent għal xi karatteristiċi numeriċi partikolari.

  • Akkumulazzjoni ta' gradjent meta d-daqs tal-lott ikun limitat ( 🤗 Gwida għall-aċċelerazzjoni )
    Iżżomm l-ottimizzazzjoni stabbli mingħajr ma tisplodi l-memorja.

  • Kontroll tal-gradjent ( torch.utils.checkpoint )
    Jiskambja l-komputazzjoni għall-memorja - jagħmel kuntesti akbar fattibbli.

  • Tokenizzazzjoni effiċjenti ( 🤗 Tokenizers )
    It-tokenizzazzjoni tista' ssir l-ostaklu fuq skala kbira. Mhijiex glamoruża; hija importanti.

  • Irfinar tad-Dataloader
    Aktar ħaddiema, memorja mwaħħla, prefetching - mhux attraenti iżda effettiv 😴➡️💪 ( Gwida għall-Irfinar tal-Prestazzjoni ta' PyTorch )

Irfinar effiċjenti tal-parametri

Jekk qed tirfina mudelli kbar, il-metodi PEFT (bħal adapters tal-istil LoRA) jistgħu jnaqqsu bil-kbir l-ispiża tat-taħriġ filwaqt li jibqgħu sorprendentament b'saħħithom ( 🤗 Gwida Transformers PEFT , dokument LoRA ). Dan huwa wieħed minn dawk il-mumenti ta' "għaliex ma għamilniex dan qabel?".

6) Ottimizzazzjoni fil-Livell tal-Arkitettura: Daqs it-Tajjeb għall-Mudell 🧩

Xi kultant l-aħjar mod biex tottimizza huwa... li tieqaf tuża mudell li huwa kbir wisq għax-xogħol. Naf, sagrileġġ 😄.

Agħmel telefonata fuq ftit affarijiet bażiċi:

  • Iddeċiedi jekk għandekx bżonn vibrazzjonijiet sħaħ ta' intelliġenza ġenerali, jew speċjalista.

  • Żomm it-tieqa tal-kuntest kbira kemm trid, mhux akbar.

  • Uża mudell imħarreġ għax-xogħol li għandek tagħmel (mudelli ta' klassifikazzjoni għal xogħol ta' klassifikazzjoni, eċċ.).

Strateġiji prattiċi għad-daqs it-tajjeb

  • Ibdel għal backbone iżgħar għal ħafna mit-talbiet.
    Imbagħad irrotta "mistoqsijiet diffiċli" għal mudell akbar.

  • Uża setup f'żewġ stadji
    Abbozzi tal-mudell veloċi, verifika jew editjar tal-mudell aktar b'saħħtu.
    Huwa bħal li tikteb ma' ħabib li huwa selettiv - tedjanti, imma effettiv.

  • Naqqas it-tul tal-output
    It-tokens tal-output jiswew flus u ħin. Jekk il-mudell tiegħek jitħawwad, inti tħallas għat-tħawwid.

Rajt timijiet inaqqsu l-ispejjeż b'mod drammatiku billi jimponu outputs iqsar. Iħossu insignifiku. Jaħdem.

7) Kompilatur + Ottimizzazzjonijiet tal-Grafika: Minn Fejn Tiġi l-Veloċità 🏎️

Dan huwa s-saff "agħmel il-kompjuter jagħmel affarijiet tal-kompjuter aktar intelliġenti".

Tekniki komuni:

Fi kliem sempliċi: il-mudell tiegħek jista' jkun veloċi matematikament, iżda bil-mod operattivament. Il-kompilaturi jirranġaw ftit minn dan.

Noti prattiċi (magħrufa wkoll bħala ċikatriċi)

  • Dawn l-ottimizzazzjonijiet jistgħu jkunu sensittivi għal bidliet fil-forma tal-mudell.

  • Xi mudelli jħaffu ħafna, oħrajn bilkemm jiċċaqalqu.

  • Xi kultant ikollok aċċelerazzjoni u bug li jħawdek - bħallikieku daħal xi gremlin 🧌

Xorta waħda, meta taħdem, hija waħda mir-rebħiet l-aktar nodfa.

8) Kwantizzazzjoni, Żbir, Distillazzjoni: Iżgħar Mingħajr Biki (Wisq) 🪓📉

Din hija s-sezzjoni li n-nies iridu... għax tinstema' bħal prestazzjoni bla ħlas. Tista' tkun, imma trid tittrattaha bħal kirurġija.

Kwantizzazzjoni (piżijiet/attivazzjonijiet ta' preċiżjoni aktar baxxi)

  • Tajjeb għall-veloċità tal-inferenza u l-memorja

  • Riskju: tnaqqis fil-kwalità, speċjalment f'każijiet estremi

  • L-aħjar prattika: evalwa fuq sett ta' test reali, mhux fuq vibrazzjonijiet

Togħmiet komuni li tisma' dwarhom:

Żbir (neħħi l-parametri)

  • Ineħħi piżijiet jew strutturi "mhux importanti" ( tutorja dwar iż-żbir ta' PyTorch )

  • Normalment jeħtieġ taħriġ mill-ġdid biex jirkupra l-kwalità

  • Jaħdem aħjar milli jaħsbu n-nies... meta jsir bir-reqqa

Distillazzjoni (l-istudent jitgħallem mill-għalliem)

Din hija l-lieva fit-tul favorita tiegħi. Id-distillazzjoni tista' tipproduċi mudell iżgħar li jaġixxi bl-istess mod, u ħafna drabi tkun aktar stabbli minn kwantizzazzjoni estrema ( Distillazzjoni tal-Għarfien f'Netwerk Newrali ).

Metafora imperfetta: id-distillazzjoni hija bħal meta tferra’ soppa kkumplikata minn ġo filtru u tikseb… soppa iżgħar. Mhux hekk taħdem is-soppa, imma tifhem l-idea 🍲.

9) Servizz u Inferenza: Iż-Żona tal-Battalja Vera 🧯

Tista' "tottimizza" mudell u xorta sservih ħażin. Is-servizz huwa fejn il-latenza u l-ispiża jsiru reali.

Rebħiet li jgħoddu fis-servizz

  • Batching
    Ittejjeb ir-rendiment. Iżda żżid il-latency jekk tesaġera. Ibbilanċjaha. ( Triton dynamic batching )

  • Caching
    Il-caching tal-prompt u l-użu mill-ġdid tal-KV-cache jistgħu jkunu massivi għal kuntesti ripetuti. ( Spjegazzjoni tal-KV cache )

  • tal-output tal-istriming
    iħossu li huwa aktar mgħaġġel anke jekk il-ħin totali huwa simili. Il-perċezzjoni hija importanti 🙂.

  • Tnaqqis fl-ispejjeż ġenerali ta' token b'token
    Xi munzelli jagħmlu xogħol żejjed għal kull token. Naqqas dak l-ispejjeż ġenerali u tirbaħ bil-kbir.

Oqgħod attent għal-latenza tad-denb

Il-medja tiegħek tista’ tidher tajba filwaqt li l-p99 tiegħek hija diżastru. Sfortunatament, l-utenti jgħixu fid-denb. ( "Latency tad-denb" u għaliex il-medji jigdbu )

10) Ottimizzazzjoni Konxja mill-Ħardwer: Qabbel il-Mudell mal-Magna 🧰🖥️

L-ottimizzazzjoni mingħajr għarfien tal-ħardwer hija bħal li tirfina karozza tat-tlielaq mingħajr ma tiċċekkja t-tajers. Żgur, tista' tagħmlu, imma huwa daqsxejn redikoli.

Konsiderazzjonijiet tal-GPU

  • Il-bandwidth tal-memorja ħafna drabi hija l-fattur limitanti, mhux il-komputazzjoni mhux ipproċessata

  • Daqsijiet akbar tal-lottijiet jistgħu jgħinu, sakemm ma jgħoddux aktar

  • L-ottimizzazzjonijiet tal-fużjoni tal-kernel u l-attenzjoni huma enormi għat-transformers ( FlashAttention: attenzjoni eżatta konxja tal-IO )

Konsiderazzjonijiet tas-CPU

  • It-threading, il-vettorizzazzjoni, u l-lokalità tal-memorja huma importanti ħafna

  • L-overhead tat-tokenizzazzjoni jista' jiddomina ( 🤗 Tokenizzaturi "veloċi" )

  • Jista' jkollok bżonn strateġiji ta' kwantizzazzjoni differenti minn dawk fuq il-GPU

Konsiderazzjonijiet tat-tarf / mobbli

  • L-impronta tal-memorja ssir l-ewwel prijorità

  • Il-varjanza tal-latenza hija importanti għax l-apparati huma... burdati

  • Mudelli iżgħar u speċjalizzati spiss jegħlbu mudelli ġenerali kbar

11) Poġġamani ta' Kwalità: Tottimizzax lilek innifsek f'Bug 🧪

Kull rebħa ta' veloċità għandha tiġi b'verifika tal-kwalità. Inkella tiċċelebra, tibgħat, u mbagħad tirċievi messaġġ bħal "għaliex l-assistent f'daqqa waħda jitkellem bħal pirat?" 🏴☠️

Poġġamani pragmatiċi:

  • Suġġerimenti tad-deheb (sett fiss ta' suġġerimenti li dejjem tittestja)

  • Metrika tal-kompiti (eżattezza, F1, BLEU, kwalunkwe waħda li taqbel)

  • Verifiki fuq il-post mill-bniedem (iva, serjament)

  • Limiti ta' rigressjoni ("tnaqqis mhux permess ta' aktar minn X%")

Segwi wkoll il-modi ta' falliment:

  • drift tal-ifformattjar

  • bidliet fl-imġiba ta' rifjut

  • frekwenza tal-alluċinazzjonijiet

  • inflazzjoni tat-tul tar-rispons

L-ottimizzazzjoni tista' tbiddel l-imġiba b'modi sorprendenti. B'mod partikolari. Irritanti. Prevedibbli, meta wieħed iħares lura.

12) Lista ta' Kontroll: Kif Tottimizza l-Mudelli tal-AI Pass Pass ✅🤖

Jekk trid ordni ċara tal-operazzjonijiet għal Kif Tottimizza l-Mudelli tal-AI , hawn il-fluss tax-xogħol li għandu t-tendenza li jżomm lin-nies f'senshom:

  1. Iddefinixxi s-suċċess
    Agħżel 1-2 metriċi primarji (latenza, spiża, throughput, kwalità).

  2. Kejjel
    il-profil bażi tat-tagħbija tax-xogħol reali, irreġistra p50/p95, memorja, spiża. ( PyTorch Profiler )

  3. Irranġa l-konġestjonijiet tal-pipeline
    Tagħbija tad-dejta, tokenizzazzjoni, preproċessar, batching.

  4. Applika rebħiet ta' komputazzjoni b'riskju baxx
    Preċiżjoni mħallta, ottimizzazzjonijiet tal-kernel, batching aħjar.

  5. Ipprova ottimizzazzjonijiet tal-kumpilatur/runtime
    Qbid tal-graffs, runtimes tal-inferenza, fużjoni tal-operaturi. ( tutorja ta' torch.compile , dokumenti ta' ONNX Runtime )

  6. Naqqas l-ispiża tal-mudell.
    Kwantifika bir-reqqa, iddistilla jekk tista', u aqta' jekk xieraq.

  7. Tiswija tas-servizz
    tal-Caching, konkorrenza, ittestjar tat-tagħbija, tiswijiet tal-latenza tad-denb.

  8. Ivvalida l-kwalità.
    Mexxi testijiet ta' rigressjoni u qabbel l-outputs ħdejn xulxin.

  9. Iterazzjoni
    Bidliet żgħar, noti ċari, irrepeti. Mhux attraenti - effettiv.

U iva, dan għadu Kif Tottimizza l-Mudelli tal-AI anke jekk iħoss aktar bħal "Kif tieqaf titfa' r-rakes." L-istess ħaġa.

13) Żbalji Komuni (Biex Ma Tirrepetihomx Bħall-Bqija Tagħna) 🙃

  • Ottimizzazzjoni qabel kejl
    Se taħli l-ħin. U mbagħad se tottimizza l-ħaġa ħażina b'kunfidenza...

  • Li tiġri wara punt ta' riferiment wieħed
    Il-punti ta' riferiment jigdbu billi jitħallew barra. L-ammont ta' xogħol tiegħek huwa l-verità.

  • Injorar tal-memorja
    Problemi ta' memorja jikkawżaw tnaqqis fil-veloċità, ħabtiet, u jitter. ( Nifhmu l-użu tal-memorja CUDA f'PyTorch )

  • Kwantizzazzjoni żejda kmieni wisq Il-
    kwantifikazzjoni b'bits baxxi tista' tkun tal-għaġeb, iżda ibda b'passi aktar sikuri l-ewwel.

  • L-ebda pjan ta' rollback
    Jekk ma tistax tirreġġa' lura malajr, kull skjerament isir stressanti. L-istress joħloq bugs.

Noti tal-Għeluq: Il-Mod Uman biex Tottimizza 😌⚡

Kif Tottimizza l-Mudelli tal-AI mhuwiex xi ħaġa waħda. Huwa proċess f'saffi: kejjel, irranġa l-pipeline, uża kompilaturi u runtimes, irfina s-servizz, imbagħad inaqqas il-mudell bil-kwantizzazzjoni jew id-distillazzjoni jekk ikollok bżonn. Agħmel dan pass pass, żomm guardrails ta' kwalità, u tafdax li "jħoss aktar mgħaġġel" bħala metrika (is-sentimenti tiegħek huma sbieħ, is-sentimenti tiegħek mhumiex profiler).

Jekk trid l-iqsar takeaway:

  • Kejjel l-ewwel 🔍

  • Ottimizza l-pipeline li jmiss 🧵

  • Imbagħad ottimizza l-mudell 🧠

  • Imbagħad ottimizza s-servizz 🏗️

  • Żomm dejjem kontrolli tal-kwalità ✅

U jekk jgħinek, fakkar lilek innifsek: l-għan mhuwiex "mudell perfett." L-għan huwa mudell li jkun veloċi, affordabbli, u affidabbli biżżejjed biex tkun tista' torqod bil-lejl... kważi kull iljieli 😴.

Mistoqsijiet Frekwenti

Xi tfisser fil-prattika l-ottimizzazzjoni ta' mudell tal-IA

"Ottimizza" ġeneralment ifisser li ttejjeb restrizzjoni primarja waħda: latency, spiża, footprint tal-memorja, preċiżjoni, stabbiltà, jew throughput tas-servizz. Il-parti diffiċli hija l-kompromessi - jekk timbotta qasam wieħed tista' tagħmel ħsara lil ieħor. Approċċ prattiku huwa li tagħżel mira ċara (bħal latency p95 jew ħin għall-kwalità) u tottimizza lejha. Mingħajr mira, huwa faċli li "tittejjeb" u xorta titlef.

Kif tottimizza l-mudelli tal-AI mingħajr ma tagħmel ħsara bil-kwiet lill-kwalità

Ittratta kull bidla fil-veloċità jew fl-ispiża bħala rigressjoni siekta potenzjali. Uża guardrails bħal golden prompts, metriċi tal-kompiti, u kontrolli fuq il-post mill-bniedem malajr. Issettja limitu ċar għal drift aċċettabbli fil-kwalità u qabbel l-outputs ħdejn xulxin. Dan iżomm "huwa aktar mgħaġġel" milli jinbidel f'"għaliex f'daqqa waħda sar stramb fil-produzzjoni?" wara li tibgħat il-prodott.

X'għandek tkejjel qabel tibda tottimizza

Ibda bil-perċentili tal-latenza (p50, p95, p99), it-throughput (tokens/sek jew talbiet/sek), l-użu tal-GPU, u l-ogħla VRAM/RAM. Traċċa l-ispiża għal kull inferenza jew għal kull 1k tokens jekk l-ispiża hija restrizzjoni. Ipprofila xenarju reali li sservi, mhux prompt ta' ġugarell. Iż-żamma ta' "perf journal" żgħir tgħinek tevita li taħseb u tirrepeti żbalji.

Rebħiet malajr u b'riskju baxx għall-prestazzjoni tat-taħriġ

Il-preċiżjoni mħallta (FP16/BF16) ħafna drabi hija l-ewwel lieva l-aktar mgħaġġla, iżda oqgħod attent għal xi karatteristiċi numeriċi partikolari. Jekk id-daqs tal-lott ikun limitat, l-akkumulazzjoni tal-gradjent tista' tistabbilizza l-ottimizzazzjoni mingħajr ma tonfoq il-memorja. Il-punt ta' kontroll tal-gradjent jiskambja komputazzjoni żejda għal memorja aktar baxxa, u b'hekk jippermetti kuntesti akbar. Tinjorax it-tokenizzazzjoni u l-irfinar tad-dataloader - jistgħu bil-kwiet jonqsu l-GPU bil-ġuħ.

Meta għandek tuża torch.compile, ONNX Runtime, jew TensorRT

Dawn l-għodod jimmiraw lejn l-ispejjeż operattivi: qbid tal-graffs, fużjoni tal-kernels, u ottimizzazzjonijiet tal-graffs f'ħin ta' eżekuzzjoni. Jistgħu jwasslu żidiet fil-veloċità tal-inferenza, iżda r-riżultati jvarjaw skont il-forma tal-mudell u l-hardware. Xi setups iħossuhom bħal maġija; oħrajn bilkemm jiċċaqalqu. Stenna sensittività għal bidliet fil-forma u bugs okkażjonali ta' "gremlin" - kejjel qabel u wara fuq l-ammont ta' xogħol reali tiegħek.

Jekk il-kwantizzazzjoni hijiex ta' min, u kif tevita li tmur wisq 'il bogħod

Il-kwantizzazzjoni tista' tnaqqas il-memorja u tħaffef l-inferenza, speċjalment bl-INT8, iżda l-kwalità tista' tonqos f'każijiet estremi. Għażliet b'bits aktar baxxi (bħal INT4/k-bit) iġibu tfaddil akbar b'riskju ogħla. L-aktar drawwa sikura hija li tevalwa fuq sett ta' test reali u tqabbel ir-riżultati, mhux is-sentiment. Ibda b'passi aktar sikuri l-ewwel, imbagħad mur b'preċiżjoni aktar baxxa biss jekk ikun meħtieġ.

Id-differenza bejn iż-żbir u d-distillazzjoni għat-tnaqqis tad-daqs tal-mudell

It-tqattigħ ineħħi l-parametri tal-"piż mejjet" u ħafna drabi jeħtieġ taħriġ mill-ġdid biex jirkupra l-kwalità, speċjalment meta jsir b'mod aggressiv. Id-distillazzjoni tħarreġ mudell ta' student iżgħar biex jimita l-imġiba ta' għalliem akbar, u tista' tkun ROI fit-tul aktar b'saħħitha minn kwantizzazzjoni estrema. Jekk trid mudell iżgħar li jaġixxi bl-istess mod u jibqa' stabbli, id-distillazzjoni ħafna drabi hija t-triq it-tajba.

Kif tnaqqas l-ispiża u l-latenza tal-inferenza permezz ta' titjib fis-servizz

Is-servizz huwa fejn l-ottimizzazzjoni ssir tanġibbli: il-batching iżid it-throughput iżda jista' jagħmel ħsara lill-latency jekk isir iżżejjed, għalhekk aġġustah bir-reqqa. Il-caching (pront caching u KV-cache reuse) jista' jkun massiv meta l-kuntesti jirrepetu ruħhom. L-output tal-istriming itejjeb il-veloċità perċepita anke jekk il-ħin totali huwa simili. Fittex ukoll għal overhead token-by-token fl-istack tiegħek - xogħol żgħir għal kull token jiżdied malajr.

Għaliex il-latenza tad-denb hija daqshekk importanti meta jiġu ottimizzati l-mudelli tal-AI

Il-medji jistgħu jidhru tajbin filwaqt li p99 huwa diżastru, u l-utenti għandhom it-tendenza li jgħixu fid-denb. Il-latenza tad-denb ħafna drabi tiġi mill-jitter: frammentazzjoni tal-memorja, żidiet fil-preproċessar tas-CPU, tnaqqis fit-tokenizzazzjoni, jew imġieba ħażina tal-batching. Huwa għalhekk li l-gwida tenfasizza l-perċentili u t-tagħbijiet tax-xogħol reali. Jekk tottimizza biss p50, xorta tista' tibgħat esperjenza li "tħossha bil-mod b'mod każwali."

Referenzi

  1. Amazon Web Services (AWS) - Perċentili tal-AWS CloudWatch (definizzjonijiet tal-istatistika) - docs.aws.amazon.com

  2. Google - Id-Denb fuq Skala (l-aħjar prattika tal-latenza tad-denb) - sre.google

  3. Google - Objettivi tal-Livell tas-Servizz (Ktieb SRE) - perċentili ta' latenza - 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 - Semantika CUDA: ġestjoni tal-memorja (noti dwar l-allokatur tal-memorja CUDA) - docs.pytorch.org

  8. PyTorch - Preċiżjoni Mħallta Awtomatika (torch.amp / AMP) - docs.pytorch.org

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

  10. PyTorch - Gwida għall-Irfinar tal-Prestazzjoni - docs.pytorch.org

  11. PyTorch - Tutorja dwar iż-Żbir - docs.pytorch.org

  12. PyTorch - Nifhmu l-użu tal-memorja CUDA f'PyTorch - docs.pytorch.org

  13. PyTorch - tutorja / ħarsa ġenerali lejn torch.compile - docs.pytorch.org

  14. ONNX Runtime - Dokumentazzjoni tal-ONNX Runtime - onnxruntime.ai

  15. NVIDIA - Dokumentazzjoni ta' TensorRT - docs.nvidia.com

  16. NVIDIA - Tipi kwantizzati TensorRT - docs.nvidia.com

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

  18. NVIDIA - Triton Inference Server - batching dinamiku - docs.nvidia.com

  19. DeepSpeed ​​- Dokumentazzjoni ta' ZeRO Stadju 3 - deepspeed.readthedocs.io

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

  21. Wiċċ li Jgħannaq - Aċċelera: Gwida għall-Akkumulazzjoni tal-Gradjent - huggingface.co

  22. Wiċċ li Jgħanniq - Dokumentazzjoni tat-Tokenizers - huggingface.co

  23. Wiċċ li Jgħannaq - Transformers: Gwida PEFT - huggingface.co

  24. Wiċċ li Jgħanniq - Spjegazzjoni tal-cache ta' Transformers: KV - huggingface.co

  25. Wiċċ li Jgħannaq - Transformers: Tokenizzaturi "veloċi" (klassijiet ta' tokenizer) - huggingface.co

  26. arXiv - Distillazzjoni tal-Għarfien f'Netwerk Newrali (Hinton et al., 2015) - arxiv.org

  27. arXiv - LoRA: Adattament ta' Rank Baxx ta' Mudelli Lingwistiċi Kbar - arxiv.org

  28. arXiv - FlashAttention: Attenzjoni Eżatta Veloċi u Effiċjenti fil-Memorja b'IO-Awareness - arxiv.org

Sib l-Aħħar AI fil-Ħanut Uffiċjali tal-Assistent tal-AI

Dwarna

Lura għall-blogg