Σύντομη απάντηση: Για να βελτιστοποιήσετε τα μοντέλα AI, επιλέξτε έναν κύριο περιορισμό (καθυστέρηση, κόστος, μνήμη, ποιότητα, σταθερότητα ή απόδοση) και, στη συνέχεια, καταγράψτε μια αξιόπιστη γραμμή βάσης πριν αλλάξετε οτιδήποτε. Αφαιρέστε πρώτα τα σημεία συμφόρησης του αγωγού και, στη συνέχεια, εφαρμόστε κέρδη χαμηλού κινδύνου, όπως η μικτή ακρίβεια και η ομαδοποίηση. Εάν η ποιότητα διατηρείται, προχωρήστε σε εργαλεία μεταγλώττισης/χρόνου εκτέλεσης και μόνο τότε μειώστε το μέγεθος του μοντέλου μέσω κβάντωσης ή απόσταξης, όταν απαιτείται.
Βασικά συμπεράσματα:
Περιορισμός : Επιλέξτε μία ή δύο μετρήσεις-στόχους. Η βελτιστοποίηση είναι ένα τοπίο συμβιβασμών, όχι δωρεάν νικών.
Μέτρηση : Καταγραφή πραγματικών φόρτων εργασίας με p50/p95/p99, απόδοση, αξιοποίηση και κορυφές μνήμης.
Αγωγός : Διορθώστε τα προβλήματα tokenisation, dataloaders, προεπεξεργασίας και ομαδοποίησης πριν αγγίξετε το μοντέλο.
Σερβίρισμα : Χρησιμοποιήστε προσωρινή αποθήκευση, σκόπιμη ομαδοποίηση, ταυτόχρονη ρύθμιση και παρακολουθήστε στενά την καθυστέρηση της ουράς.
Guardiails : Εκτελέστε χρυσές υποδείξεις, μετρήσεις εργασιών και δειγματοληπτικούς ελέγχους μετά από κάθε αλλαγή απόδοσης.
🔗 Πώς να αξιολογείτε αποτελεσματικά τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης
Βασικά κριτήρια και βήματα για την δίκαιη και αξιόπιστη αξιολόγηση των μοντέλων.
🔗 Πώς να μετρήσετε την απόδοση της Τεχνητής Νοημοσύνης με πραγματικές μετρήσεις
Χρησιμοποιήστε σημεία αναφοράς, καθυστέρηση, κόστος και σήματα ποιότητας για σύγκριση.
🔗 Πώς να δοκιμάσετε μοντέλα AI πριν από την παραγωγή
Πρακτική ροή εργασίας δοκιμών: διαχωρισμός δεδομένων, περιπτώσεις ακραίων καταστάσεων και παρακολούθηση.
🔗 Πώς να χρησιμοποιήσετε την Τεχνητή Νοημοσύνη για τη δημιουργία περιεχομένου
Μετατρέψτε τις ιδέες σε προσχέδια πιο γρήγορα με δομημένες προτροπές και επανάληψη.
1) Τι σημαίνει η «βελτιστοποίηση» στην πράξη (επειδή ο καθένας τη χρησιμοποιεί διαφορετικά) 🧠
Όταν οι άνθρωποι λένε «βελτιστοποίηση ενός μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης», μπορεί να εννοούν:
-
Κάντε το πιο γρήγορο (χαμηλότερη καθυστέρηση)
-
Κάντε το φθηνότερο (λιγότερες ώρες GPU, χαμηλότερες δαπάνες cloud)
-
Κάντε το μικρότερο (αποτύπωμα μνήμης, ανάπτυξη edge)
-
Κάντε το πιο ακριβές (βελτιώσεις ποιότητας, λιγότερες παραισθήσεις)
-
Κάντε το πιο σταθερό (λιγότερη διακύμανση, λιγότερες αποτυχίες στην παραγωγή)
-
Διευκόλυνση της εξυπηρέτησης (ροή, ομαδοποίηση, προβλέψιμη απόδοση)
Να η ελαφρώς ενοχλητική αλήθεια: δεν μπορείτε να τα μεγιστοποιήσετε όλα αυτά ταυτόχρονα. Η βελτιστοποίηση είναι σαν να σφίγγετε ένα μπαλόνι - σπρώξτε τη μία πλευρά προς τα μέσα και η άλλη πλευρά πετάγεται έξω. Όχι πάντα, αλλά αρκετά συχνά ώστε να πρέπει να σχεδιάζετε συμβιβασμούς.
Έτσι, πριν αγγίξετε οτιδήποτε, επιλέξτε τον κύριο περιορισμό :
-
Αν εξυπηρετείτε χρήστες ζωντανά, σας ενδιαφέρει η καθυστέρηση p95 ( εκατοστημόρια AWS CloudWatch ) και η απόδοση tail ( βέλτιστη πρακτική "tail latency" ) 📉
-
Αν προπονείσαι, σε ενδιαφέρει ο χρόνος που απαιτείται για την επίτευξη ποιότητας και η αξιοποίηση της GPU 🔥
-
Αν κάνετε ανάπτυξη σε συσκευές, σας ενδιαφέρει η μνήμη RAM και η ισχύς 🔋
2) Πώς μοιάζει μια καλή έκδοση βελτιστοποίησης μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης ✅
Μια καλή εκδοχή βελτιστοποίησης δεν είναι απλώς «εφαρμογή κβαντισμού και προσευχή». Είναι ένα σύστημα. Οι καλύτερες ρυθμίσεις συνήθως έχουν:
-
Μια βασική γραμμή στην οποία εμπιστεύεστε.
Αν δεν μπορείτε να αναπαράγετε τα τρέχοντα αποτελέσματά σας, δεν μπορείτε να ξέρετε ότι έχετε βελτιώσει κάτι. Απλό... αλλά οι άνθρωποι το παραλείπουν. Μετά κάνουν μια σπειροειδή πορεία. -
Ένας σαφής μετρικός στόχος
«Ταχύτερος» είναι ασαφής. Η «Μείωση της καθυστέρησης του p95 από 900ms σε 300ms με την ίδια βαθμολογία ποιότητας» είναι ένας πραγματικός στόχος. -
Προστατευτικά κιγκλιδώματα για την ποιότητα.
Κάθε βελτίωση στην απόδοση ενέχει τον κίνδυνο μιας σιωπηλής ποιοτικής υποχώρησης. Χρειάζεστε δοκιμές, αξιολογήσεις ή τουλάχιστον μια λογική. -
Επίγνωση υλικού
Ένα «γρήγορο» μοντέλο σε μία GPU μπορεί να «ανεβεί» σε μια άλλη. Οι CPU αποτελούν το δικό τους ιδιαίτερο είδος χάους. -
Επαναληπτικές αλλαγές, όχι μια απότομη επανεγγραφή.
Όταν αλλάζετε πέντε πράγματα ταυτόχρονα και η απόδοση βελτιώνεται, δεν ξέρετε γιατί. Κάτι που είναι... ανησυχητικό.
Η βελτιστοποίηση θα πρέπει να μοιάζει με κούρδισμα κιθάρας - μικρές ρυθμίσεις, ακρόαση προσεκτικά, επανάληψη 🎸. Αν σας φαίνεται σαν να κάνετε ζογκλερικά με μαχαίρια, κάτι δεν πάει καλά.
3) Πίνακας σύγκρισης: Δημοφιλείς επιλογές για τη βελτιστοποίηση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης 📊
Παρακάτω είναι ένας γρήγορος και ελαφρώς ακατάστατος συγκριτικός πίνακας κοινών εργαλείων/προσεγγίσεων βελτιστοποίησης. Όχι, δεν είναι απόλυτα «δίκαιο» - ούτε η πραγματική ζωή είναι.
| Εργαλείο / Επιλογή | Ακροατήριο | Τιμή | Γιατί λειτουργεί |
|---|---|---|---|
PyTorch torch.compile ( έγγραφα PyTorch ) |
Άνθρωποι του PyTorch | Δωρεάν | Τα κόλπα καταγραφής γραφημάτων + μεταγλωττιστή μπορούν να μειώσουν τα λειτουργικά έξοδα… μερικές φορές είναι μαγικό ✨ |
| Χρόνος εκτέλεσης ONNX ( έγγραφα χρόνου εκτέλεσης ONNX ) | Ομάδες ανάπτυξης | Ελεύθερο | Ισχυρές βελτιστοποιήσεις συμπερασμάτων, ευρεία υποστήριξη, καλό για τυποποιημένη προβολή |
| TensorRT ( έγγραφα NVIDIA TensorRT ) | Ανάπτυξη NVIDIA | Επί πληρωμή vibes (συχνά σε πακέτο) | Επιθετική σύντηξη πυρήνα + ακριβής χειρισμός, πολύ γρήγορος όταν κάνει κλικ |
| DeepSpeed ( έγγραφα ZeRO ) | Εκπαιδευτικές ομάδες | Δωρεάν | Βελτιστοποιήσεις μνήμης + απόδοσης (Zero κ.λπ.). Μπορεί να μοιάζει με κινητήρα τζετ |
| FSDP (PyTorch) ( έγγραφα PyTorch FSDP ) | Εκπαιδευτικές ομάδες | Δωρεάν | Οι παράμετροι/κλίσεις των θραυσμάτων, κάνουν τα μεγάλα μοντέλα λιγότερο τρομακτικά |
| κβάντωση bitsandbytes ( bitsandbytes ) | Μαθητές LLM | Δωρεάν | Χαμηλό βάρος bit, τεράστια εξοικονόμηση μνήμης - η ποιότητα εξαρτάται, αλλά ουάου 😬 |
| Απόσταξη ( Hinton et al., 2015 ) | Ομάδες προϊόντων | «Χρονικό κόστος» | Το μικρότερο μοντέλο φοιτητή κληρονομεί συμπεριφορά, συνήθως η καλύτερη απόδοση επένδυσης μακροπρόθεσμα |
| Κλάδεμα ( σεμινάριο κλαδέματος PyTorch ) | Έρευνα + παραγωγή | Δωρεάν | Αφαιρεί το νεκρό βάρος. Λειτουργεί καλύτερα όταν συνδυάζεται με επανεκπαίδευση |
| Flash Attention / συντηγμένοι πυρήνες ( χαρτί FlashAttention ) | Φανατικοί της απόδοσης | Δωρεάν | Ταχύτερη προσοχή, καλύτερη συμπεριφορά μνήμης. Πραγματική νίκη για τους Transformers |
| Διακομιστής Συμπερασμάτων Triton ( Δυναμική ομαδοποίηση ) | Επιχειρήσεις/υπόγειο | Δωρεάν | Παραγωγή, ομαδοποίηση, αγωγοί πολλαπλών μοντέλων - μοιάζει με επιχείρηση |
Ομολογία περίεργης μορφοποίησης: Η «τιμή» είναι ακατάστατη επειδή το ανοιχτού κώδικα μπορεί να σας κοστίσει ένα Σαββατοκύριακο εντοπισμού σφαλμάτων, το οποίο είναι... ένα τίμημα. 😵💫
4) Ξεκινήστε με τη μέτρηση: Προφίλ όπως το εννοείτε 🔍
Αν κάνετε μόνο ένα πράγμα από ολόκληρο αυτόν τον οδηγό, κάντε το εξής: μετρήστε σωστά.
Στις δικές μου δοκιμές, οι μεγαλύτερες «ανακαλύψεις βελτιστοποίησης» προήλθαν από την ανακάλυψη κάτι εξαιρετικά απλού, όπως:
-
φορτωτής δεδομένων που λιμοκτονεί την GPU
-
Σύγκρουση προεπεξεργασίας CPU
-
μικροσκοπικά μεγέθη παρτίδας που προκαλούν επιβάρυνση εκκίνησης πυρήνα
-
αργή δημιουργία διακριτικών (οι δημιουργοί διακριτικών μπορεί να είναι αθόρυβοι κακοποιοί)
-
κατακερματισμός μνήμης ( σημειώσεις εκχωρητή μνήμης PyTorch CUDA )
-
ένα μόνο επίπεδο που κυριαρχεί στον υπολογισμό
Τι να μετρήσετε (ελάχιστη καθορισμένη τιμή)
-
Λανθάνουσα κατάσταση (p50, p95, p99) ( SRE σε ποσοστά λανθάνουσας κατάστασης )
-
Απόδοση (tokens/δευτ., αιτήματα/δευτ.)
-
Χρήση GPU (υπολογιστική + μνήμη)
-
Κορυφές VRAM / RAM
-
Κόστος ανά 1k tokens (ή ανά συμπερασμό)
Πρακτική νοοτροπία δημιουργίας προφίλ
-
Αναφέρετε ένα σενάριο που σας ενδιαφέρει (όχι μια προτροπή παιχνιδιού).
-
Καταγράψτε τα πάντα σε ένα μικροσκοπικό «ημερολόγιο απόδοσης».
Ναι, είναι κουραστικό... αλλά σας γλιτώνει από το να υπερεκμεταλλευτείτε τον εαυτό σας αργότερα.
(Αν θέλετε ένα συγκεκριμένο εργαλείο για να ξεκινήσετε: Τα PyTorch Profiler ( torch.profiler docs ) και Nsight Systems ( NVIDIA Nsight Systems ) είναι οι συνήθεις ύποπτοι.)
5) Βελτιστοποίηση Δεδομένων + Εκπαίδευσης: Η Ήσυχη Υπερδύναμη 📦🚀
Οι άνθρωποι ασχολούνται με την αρχιτεκτονική μοντέλων και ξεχνούν τον αγωγό. Εν τω μεταξύ, ο αγωγός καίει σιωπηλά τη μισή GPU.
Εύκολες νίκες που εμφανίζονται γρήγορα
-
Χρησιμοποιήστε μικτή ακρίβεια (FP16/BF16 όπου είναι σταθερή) ( PyTorch AMP / torch.amp ).
Συνήθως πιο γρήγορο, συχνά καλό - αλλά προσέξτε για αριθμητικές ιδιορρυθμίες. -
Συσσώρευση διαβάθμισης όταν το μέγεθος της παρτίδας είναι περιορισμένο ( 🤗 Οδηγός επιτάχυνσης )
Διατηρεί τη βελτιστοποίηση σταθερή χωρίς να εξαντλεί τη μνήμη. -
Σημείο ελέγχου διαβάθμισης ( torch.utils.checkpoint )
Ανταλλάσσει υπολογισμούς για μνήμη - καθιστά εφικτά μεγαλύτερα περιβάλλοντα. -
Αποτελεσματική δημιουργία διακριτικών ( 🤗 Tokenizers )
Η δημιουργία διακριτικών μπορεί να γίνει το εμπόδιο σε μεγάλη κλίμακα. Δεν είναι λαμπερό, έχει σημασία. -
Ρύθμιση Dataloader
Περισσότεροι εργάτες, καρφιτσωμένη μνήμη, προανάκτηση - ασήμαντο αλλά αποτελεσματικό 😴➡️💪 ( Οδηγός Ρύθμισης Απόδοσης PyTorch )
Λεπτομερής ρύθμιση παραμέτρων
Αν κάνετε fine-tuning σε μεγάλα μοντέλα, οι μέθοδοι PEFT (όπως οι προσαρμογείς τύπου LoRA) μπορούν να μειώσουν σημαντικά το κόστος εκπαίδευσης, ενώ παράλληλα παραμένουν εκπληκτικά ισχυρές ( 🤗 Οδηγός PEFT για τους Transformers , έγγραφο LoRA ). Αυτή είναι μια από εκείνες τις στιγμές που αναρωτιόμαστε «γιατί δεν το κάναμε αυτό νωρίτερα;».
6) Βελτιστοποίηση σε Επίπεδο Αρχιτεκτονικής: Σωστό Μέγεθος στο Μοντέλο 🧩
Μερικές φορές ο καλύτερος τρόπος για βελτιστοποίηση είναι… να σταματήσετε να χρησιμοποιείτε ένα μοντέλο που είναι πολύ μεγάλο για τη δουλειά. Το ξέρω, ιεροσυλία 😄.
Κάντε μια κλήση για μερικά βασικά:
-
Αποφασίστε αν χρειάζεστε πλήρεις πληροφορίες γενικής νοημοσύνης ή έναν ειδικό.
-
Διατηρήστε το παράθυρο περιβάλλοντος όσο μεγάλο χρειάζεται, όχι μεγαλύτερο.
-
Χρησιμοποιήστε ένα μοντέλο εκπαιδευμένο για την εκάστοτε εργασία (μοντέλα ταξινόμησης για εργασίες ταξινόμησης, κ.ο.κ.).
Πρακτικές στρατηγικές σωστού μεγέθους
-
Αλλάξτε σε μικρότερο δίκτυο κορμού για τα περισσότερα αιτήματα
Στη συνέχεια, δρομολογήστε τα «δύσκολα ερωτήματα» σε ένα μεγαλύτερο μοντέλο. -
Χρησιμοποιήστε μια ρύθμιση δύο σταδίων.
Γρήγορα προσχέδια μοντέλων, ισχυρότεροι έλεγχοι ή επεξεργασίες μοντέλων.
Είναι σαν να γράφετε με έναν φίλο που είναι επιλεκτικός - ενοχλητικό, αλλά αποτελεσματικό. -
Μείωση μήκους εξόδου
Τα διακριτικά εξόδου κοστίζουν χρήματα και χρόνο. Αν το μοντέλο σας περιπλανιέται, πληρώνετε εσείς για την περιπλάνηση.
Έχω δει ομάδες να μειώνουν δραματικά το κόστος επιβάλλοντας μικρότερες αποδόσεις. Μου φαίνεται ασήμαντο. Λειτουργεί.
7) Βελτιστοποιήσεις Μεταγλωττιστή + Γραφήματος: Από πού προέρχεται η ταχύτητα 🏎️
Αυτό είναι το επίπεδο «κάντε τον υπολογιστή να κάνει πιο έξυπνα πράγματα».
Κοινές τεχνικές:
-
Σύντηξη τελεστών (συνδυασμός πυρήνων) ( NVIDIA TensorRT «σύντηξη στρώσεων» )
-
Σταθερή αναδίπλωση (προυπολογισμένες σταθερές τιμές) ( βελτιστοποιήσεις γραφημάτων χρόνου εκτέλεσης ONNX )
-
Επιλογή πυρήνα συντονισμένη με το υλικό
-
Καταγραφή γραφήματος για μείωση του φόρτου εργασίας στην Python ( επισκόπηση
torch.compile)
Με απλά λόγια: το μοντέλο σας μπορεί να είναι γρήγορο μαθηματικά, αλλά αργό λειτουργικά. Οι μεταγλωττιστές διορθώνουν κάποια από αυτά.
Πρακτικές σημειώσεις (γνωστές και ως ουλές)
-
Αυτές οι βελτιστοποιήσεις μπορεί να είναι ευαίσθητες στις αλλαγές σχήματος του μοντέλου.
-
Ορισμένα μοντέλα επιταχύνουν πολύ, άλλα κινούνται ελάχιστα.
-
Μερικές φορές έχεις μια επιτάχυνση και ένα αινιγματικό σφάλμα - σαν να μετακόμισε ένα γκρέμλιν 🧌
Παρόλα αυτά, όταν λειτουργεί, είναι μια από τις πιο καθαρές νίκες.
8) Κβαντοποίηση, Κλάδεμα, Απόσταξη: Μικρότερη Χωρίς Κλάματα (Πάρα Πολύ) 🪓📉
Αυτή είναι η ενότητα που θέλει ο κόσμος... επειδή ακούγεται σαν δωρεάν παράσταση. Μπορεί να είναι, αλλά πρέπει να το αντιμετωπίσεις σαν χειρουργική επέμβαση.
Κβαντοποίηση (βάρη/ενεργοποιήσεις χαμηλότερης ακρίβειας)
-
Ιδανικό για ταχύτητα εξαγωγής συμπερασμάτων και μνήμη
-
Κίνδυνος: πτώση ποιότητας, ειδικά σε θήκες με ακμή
-
Βέλτιστη πρακτική: αξιολόγηση σε ένα πραγματικό σύνολο δοκιμών, όχι σε δονήσεις
Συνηθισμένες γεύσεις που θα ακούσετε:
-
INT8 (συχνά στερεό) ( κβαντισμένοι τύποι TensorRT )
-
INT4 / low-bit (τεράστια εξοικονόμηση, αυξάνεται ο κίνδυνος ποιότητας) ( bitsandbytes k-bit κβάντωση )
-
Μικτή ποσότητα (δεν χρειάζονται όλα την ίδια ακρίβεια)
Κλάδεμα (αφαίρεση παραμέτρων)
-
Αφαιρεί «ασήμαντα» βάρη ή δομές ( σεμινάριο κλαδέματος PyTorch )
-
Συνήθως χρειάζεται επανεκπαίδευση για να ανακτήσει την ποιότητα
-
Λειτουργεί καλύτερα από όσο νομίζουν οι άνθρωποι… όταν γίνεται προσεκτικά
Απόσταξη (ο μαθητής μαθαίνει από τον δάσκαλο)
Αυτή είναι η προσωπική μου αγαπημένη μακροπρόθεσμη μέθοδος. Η απόσταξη μπορεί να παράγει ένα μικρότερο μοντέλο που συμπεριφέρεται παρόμοια και είναι συχνά πιο σταθερή από την ακραία κβάντωση ( Απόσταξη της Γνώσης σε ένα Νευρωνικό Δίκτυο ).
Μια ατελής μεταφορά: η απόσταξη είναι σαν να ρίχνεις μια περίπλοκη σούπα μέσα από ένα φίλτρο και να παίρνεις... μια μικρότερη. Δεν λειτουργεί έτσι η σούπα, αλλά καταλαβαίνετε την ιδέα 🍲.
9) Σερβίρισμα και Συμπερασματολογία: Η Πραγματική Ζώνη Μάχης 🧯
Μπορείτε να «βελτιστοποιήσετε» ένα μοντέλο και να το προβάλλετε άσχημα. Η προβολή είναι το σημείο όπου η καθυστέρηση και το κόστος γίνονται πραγματικά.
Το σερβίρισμα κερδίζει που μετράει
-
Η ομαδοποίηση
βελτιώνει την απόδοση. Αλλά αυξάνει την καθυστέρηση αν το παρακάνετε. Εξισορροπήστε το. ( Δυναμική ομαδοποίηση Triton ) -
Η προσωρινή
αποθήκευση μέσω προτροπών και η επαναχρησιμοποίηση της προσωρινής μνήμης KV μπορεί να είναι τεράστια για επαναλαμβανόμενα περιβάλλοντα. ( Εξήγηση της προσωρινής μνήμης KV ) -
Έξοδος ροής.
Οι χρήστες θεωρούν ότι είναι πιο γρήγορο ακόμα κι αν ο συνολικός χρόνος είναι παρόμοιος. Η αντίληψη μετράει 🙂. -
Μείωση των γενικών εξόδων ανά μάρκα.
Ορισμένες στοίβες κάνουν επιπλέον δουλειά ανά μάρκα. Μειώστε αυτά τα γενικά έξοδα και κερδίζετε πολλά.
Προσέξτε για την καθυστέρηση στην ουρά
Ο μέσος όρος σας μπορεί να φαίνεται υπέροχος, ενώ το p99 σας είναι καταστροφή. Δυστυχώς, οι χρήστες ζουν στην ουρά. ( "Καθυστέρηση ουράς" και γιατί οι μέσοι όροι λένε ψέματα )
10) Βελτιστοποίηση με επίγνωση υλικού: Αντιστοίχιση μοντέλου με το μηχάνημα 🧰🖥️
Η βελτιστοποίηση χωρίς επίγνωση του υλικού είναι σαν να ρυθμίζεις ένα αγωνιστικό αυτοκίνητο χωρίς να ελέγχεις τα ελαστικά. Σίγουρα, μπορείς να το κάνεις, αλλά είναι λίγο ανόητο.
Σκέψεις για την GPU
-
Το εύρος ζώνης μνήμης είναι συχνά ο περιοριστικός παράγοντας, όχι ο ακατέργαστος υπολογισμός
-
Τα μεγαλύτερα μεγέθη παρτίδων μπορούν να βοηθήσουν, μέχρι να μην
-
Η σύντηξη πυρήνα και οι βελτιστοποιήσεις προσοχής είναι τεράστιες για τους μετασχηματιστές ( FlashAttention: Ακριβής προσοχή με επίγνωση IO )
Ζητήματα CPU
-
Η χρήση νημάτων, η διανυσματοποίηση και η τοπική μνήμη έχουν μεγάλη σημασία
-
Τα έξοδα δημιουργίας tokenization μπορούν να κυριαρχήσουν ( 🤗 «Γρήγορα» tokenizers )
-
Μπορεί να χρειαστείτε διαφορετικές στρατηγικές κβαντοποίησης από ό,τι στη GPU
Σκέψεις για το Edge / κινητά
-
Το αποτύπωμα μνήμης γίνεται η πρώτη προτεραιότητα
-
Η διακύμανση της καθυστέρησης έχει σημασία επειδή οι συσκευές είναι… κυκλοθυμικές
-
Τα μικρότερα, εξειδικευμένα μοντέλα συχνά υπερτερούν των μεγάλων γενικών μοντέλων
11) Ποιοτικά κιγκλιδώματα: Μην «βελτιστοποιείτε» τον εαυτό σας σε ένα σφάλμα 🧪
Κάθε νίκη στην ταχύτητα θα πρέπει να συνοδεύεται από έλεγχο ποιότητας. Διαφορετικά, θα γιορτάσετε, θα στείλετε και μετά θα λάβετε ένα μήνυμα όπως «γιατί ξαφνικά ο βοηθός μιλάει σαν πειρατής;» 🏴☠️
Πραγματικά προστατευτικά κιγκλιδώματα:
-
Χρυσές προτροπές (σταθερό σύνολο προτροπών που δοκιμάζετε πάντα)
-
Μετρήσεις εργασιών (ακρίβεια, F1, BLEU, ό,τι ταιριάζει)
-
Ανθρώπινοι αιφνιδιαστικοί έλεγχοι (ναι, σοβαρά)
-
Όρια παλινδρόμησης («δεν επιτρέπεται μεγαλύτερη από X% πτώση»)
Επίσης, παρακολουθήστε τις λειτουργίες αστοχίας:
-
μετατόπιση μορφοποίησης
-
αλλαγές στη συμπεριφορά άρνησης
-
συχνότητα παραισθήσεων
-
πληθωρισμός μήκους απόκρισης
Η βελτιστοποίηση μπορεί να αλλάξει τη συμπεριφορά με εκπληκτικούς τρόπους. Παραδόξως. Ενοχλητικά. Προβλέψιμα, εκ των υστέρων.
12) Λίστα ελέγχου: Πώς να βελτιστοποιήσετε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης βήμα προς βήμα ✅🤖
Αν θέλετε μια σαφή σειρά εργασιών για το Πώς να Βελτιστοποιήσετε Μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης , ακολουθεί η ροή εργασίας που τείνει να διατηρεί τους ανθρώπους λογικούς:
-
Ορίστε την επιτυχία
Επιλέξτε 1-2 κύριες μετρήσεις (καθυστέρηση, κόστος, απόδοση, ποιότητα). -
Μέτρηση
πραγματικών φόρτων εργασίας του προφίλ βάσης, καταγραφή των p50/p95, της μνήμης, του κόστους. ( PyTorch Profiler ) -
Διόρθωση σημείων συμφόρησης σε αγωγούς.
Φόρτωση δεδομένων, δημιουργία διακριτικών, προεπεξεργασία, ομαδοποίηση. -
Εφαρμογή υπολογιστικών επιτυχιών χαμηλού κινδύνου.
Μικτή ακρίβεια, βελτιστοποιήσεις πυρήνα, καλύτερη ομαδοποίηση. -
Δοκιμάστε βελτιστοποιήσεις μεταγλωττιστή/χρόνου εκτέλεσης.
Καταγραφή γραφημάτων, χρόνοι εκτέλεσης συμπερασμάτων, σύντηξη τελεστών. ( tutorialtorch.compile, έγγραφα ONNX Runtime ) -
Μειώστε το κόστος του μοντέλου.
Κβαντικοποιήστε προσεκτικά, αποστάξτε αν μπορείτε και κλαδέψτε αν χρειάζεται. -
Συντονισμός υπηρεσίας
- Αποθήκευση στην προσωρινή μνήμη, ταυτόχρονη λειτουργία, δοκιμή φόρτωσης, διορθώσεις καθυστέρησης στην ουρά. -
Επικύρωση ποιότητας. Εκτελέστε
δοκιμές παλινδρόμησης και συγκρίνετε τα αποτελέσματα δίπλα-δίπλα. -
Επανάληψη
Μικρές αλλαγές, σαφείς σημειώσεις, επανάληψη. Μη εμφανές - αποτελεσματικό.
Και ναι, αυτό εξακολουθεί να είναι το "Πώς να βελτιστοποιήσετε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης", ακόμα κι αν μοιάζει περισσότερο με το "Πώς να σταματήσετε να πατάτε σε τσουγκράνες". Το ίδιο πράγμα.
13) Συνηθισμένα λάθη (για να μην τα επαναλαμβάνετε όπως όλοι μας) 🙃
-
Βελτιστοποίηση πριν από τη μέτρηση.
Θα χάσετε χρόνο. Και μετά θα βελτιστοποιήσετε το λάθος πράγμα με σιγουριά… -
Κυνηγώντας ένα μόνο σημείο αναφοράς
. Τα σημεία αναφοράς βρίσκονται στην παράλειψη. Ο φόρτος εργασίας σας είναι η αλήθεια. -
Αγνόηση της μνήμης
Τα προβλήματα μνήμης προκαλούν επιβραδύνσεις, διακοπές λειτουργίας και τρέμουλο. ( Κατανόηση της χρήσης μνήμης CUDA στο PyTorch ) -
Η υπερβολική κβάντωση σε πολύ πρώιμο
στάδιο μπορεί να είναι καταπληκτική, αλλά ξεκινήστε πρώτα με ασφαλέστερα βήματα. -
Δεν υπάρχει σχέδιο επαναφοράς.
Αν δεν μπορείτε να κάνετε γρήγορη επαναφορά, κάθε ανάπτυξη γίνεται αγχωτική. Το άγχος δημιουργεί σφάλματα.
Κλείσιμο σημειώσεων: Ο ανθρώπινος τρόπος βελτιστοποίησης 😌⚡
Το "Πώς να Βελτιστοποιήσετε Μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης" δεν είναι ένα απλό κόλπο. Είναι μια διαδικασία σε επίπεδα: μέτρηση, διόρθωση αγωγού, χρήση μεταγλωττιστών και χρόνων εκτέλεσης, ρύθμιση της προβολής και, στη συνέχεια, συρρίκνωση του μοντέλου με κβαντοποίηση ή απόσταξη, εάν χρειάζεται. Κάντε το βήμα προς βήμα, διατηρήστε ποιοτικά προστατευτικά κιγκλιδώματα και μην εμπιστεύεστε τη φράση "αισθάνεται πιο γρήγορα" ως μέτρηση (τα συναισθήματά σας είναι υπέροχα, τα συναισθήματά σας δεν είναι προφίλ).
Αν θέλετε το πιο σύντομο πακέτο:
-
Μετρήστε πρώτα 🔍
-
Βελτιστοποιήστε στη συνέχεια τον αγωγό 🧵
-
Στη συνέχεια, βελτιστοποιήστε το μοντέλο 🧠
-
Στη συνέχεια, βελτιστοποιήστε την εξυπηρέτηση 🏗️
-
Να κάνετε πάντα ποιοτικούς ελέγχους ✅
Και αν βοηθάει, υπενθυμίστε στον εαυτό σας: ο στόχος δεν είναι ένα «τέλειο μοντέλο». Ο στόχος είναι ένα μοντέλο που είναι γρήγορο, οικονομικό και αρκετά αξιόπιστο ώστε να μπορείτε να κοιμάστε το βράδυ... τα περισσότερα βράδια 😴.
Συχνές ερωτήσεις
Τι σημαίνει στην πράξη η βελτιστοποίηση ενός μοντέλου Τεχνητής Νοημοσύνης
«Βελτιστοποίηση» συνήθως σημαίνει βελτίωση ενός κύριου περιορισμού: καθυστέρηση, κόστος, αποτύπωμα μνήμης, ακρίβεια, σταθερότητα ή απόδοση εξυπηρέτησης. Το δύσκολο κομμάτι είναι οι συμβιβασμοί - η προώθηση ενός τομέα μπορεί να επηρεάσει αρνητικά έναν άλλο. Μια πρακτική προσέγγιση είναι να επιλέξετε έναν σαφή στόχο (όπως καθυστέρηση p95 ή χρόνο επίτευξης ποιότητας) και να βελτιστοποιήσετε προς αυτήν την κατεύθυνση. Χωρίς στόχο, είναι εύκολο να «βελτιωθεί» και να χάσετε.
Πώς να βελτιστοποιήσετε τα μοντέλα AI χωρίς να μειώσετε αθόρυβα την ποιότητα
Αντιμετωπίστε κάθε αλλαγή ταχύτητας ή κόστους ως πιθανή σιωπηλή οπισθοδρόμηση. Χρησιμοποιήστε προστατευτικά κιγκλιδώματα όπως χρυσές προτροπές, μετρήσεις εργασιών και γρήγορους ανθρώπινους δειγματοληπτικούς ελέγχους. Ορίστε ένα σαφές όριο για αποδεκτή απόκλιση ποιότητας και συγκρίνετε τα αποτελέσματα δίπλα-δίπλα. Αυτό εμποδίζει το «είναι πιο γρήγορο» να μετατραπεί σε «γιατί ξαφνικά έγινε περίεργο στην παραγωγή;» μετά την αποστολή.
Τι πρέπει να μετρήσετε πριν ξεκινήσετε τη βελτιστοποίηση
Ξεκινήστε με τα ποσοστά καθυστέρησης (p50, p95, p99), την απόδοση (tokens/δευτ. ή requests/δευτ.), την αξιοποίηση της GPU και τη μέγιστη VRAM/RAM. Παρακολουθήστε το κόστος ανά συμπερασμό ή ανά 1k tokens εάν το κόστος αποτελεί περιορισμό. Δημιουργήστε ένα πραγματικό σενάριο που εξυπηρετείτε, όχι μια παιχνιδάτη προτροπή. Η τήρηση ενός μικρού "ημερολογίου απόδοσης" σάς βοηθά να αποφύγετε τις εικασίες και την επανάληψη λαθών.
Γρήγορες νίκες χαμηλού κινδύνου για την απόδοση στην προπόνηση
Η μικτή ακρίβεια (FP16/BF16) είναι συχνά ο ταχύτερος πρώτος μοχλός, αλλά προσέξτε τις αριθμητικές ιδιορρυθμίες. Εάν το μέγεθος της παρτίδας είναι περιορισμένο, η συσσώρευση διαβάθμισης μπορεί να σταθεροποιήσει τη βελτιστοποίηση χωρίς να καταναλώσει μνήμη. Το σημείο ελέγχου διαβάθμισης ανταλλάσσει επιπλέον υπολογιστική ισχύ για χαμηλότερη μνήμη, επιτρέποντας μεγαλύτερα περιβάλλοντα. Μην αγνοείτε την δημιουργία διακριτικών και τη ρύθμιση του dataloader - μπορούν να μειώσουν αθόρυβα την GPU.
Πότε να χρησιμοποιήσετε το torch.compile, το ONNX Runtime ή το TensorRT
Αυτά τα εργαλεία στοχεύουν σε λειτουργικά έξοδα: καταγραφή γραφημάτων, σύντηξη πυρήνα και βελτιστοποιήσεις γραφημάτων κατά τον χρόνο εκτέλεσης. Μπορούν να προσφέρουν καθαρές επιταχύνσεις συμπερασμάτων, αλλά τα αποτελέσματα ποικίλλουν ανάλογα με το σχήμα του μοντέλου και το υλικό. Ορισμένες ρυθμίσεις μοιάζουν με μαγικές. άλλες κινούνται ελάχιστα. Να περιμένετε ευαισθησία στις αλλαγές σχήματος και περιστασιακά σφάλματα "gremlin" - μετρήστε πριν και μετά στο πραγματικό σας φόρτο εργασίας.
Εάν αξίζει τον κόπο η κβάντωση και πώς να αποφύγουμε να το παρακάνουμε
Η κβαντοποίηση μπορεί να μειώσει τη μνήμη και να επιταχύνει την εξαγωγή συμπερασμάτων, ειδικά με το INT8, αλλά η ποιότητα μπορεί να παρουσιάσει προβλήματα σε ακραίες περιπτώσεις. Οι επιλογές χαμηλότερων bit (όπως το INT4/k-bit) προσφέρουν μεγαλύτερη εξοικονόμηση με υψηλότερο κίνδυνο. Η ασφαλέστερη συνήθεια είναι να αξιολογείτε σε ένα πραγματικό σύνολο δοκιμών και να συγκρίνετε τις εξόδους, όχι με βάση το ένστικτό σας. Ξεκινήστε πρώτα με ασφαλέστερα βήματα και, στη συνέχεια, προχωρήστε σε χαμηλότερη ακρίβεια μόνο εάν χρειάζεται.
Η διαφορά μεταξύ κλαδέματος και απόσταξης για τη μείωση του μεγέθους του μοντέλου
Το κλάδεμα αφαιρεί τις παραμέτρους «νεκρού βάρους» και συχνά χρειάζεται επανεκπαίδευση για την ανάκτηση της ποιότητας, ειδικά όταν γίνεται επιθετικά. Η απόσταξη εκπαιδεύει ένα μικρότερο μοντέλο μαθητή να μιμείται τη συμπεριφορά ενός μεγαλύτερου δασκάλου και μπορεί να αποτελέσει ισχυρότερη μακροπρόθεσμη απόδοση επένδυσης (ROI) από την ακραία κβαντοποίηση. Εάν θέλετε ένα μικρότερο μοντέλο που συμπεριφέρεται παρόμοια και παραμένει σταθερό, η απόσταξη είναι συχνά η καθαρότερη οδός.
Πώς να μειώσετε το κόστος συμπερασμάτων και την καθυστέρηση μέσω βελτιώσεων στην προβολή
Η εξυπηρέτηση είναι το σημείο όπου η βελτιστοποίηση γίνεται απτή: η μαζική αποθήκευση αυξάνει την απόδοση, αλλά μπορεί να βλάψει την καθυστέρηση εάν γίνει υπερβολική, οπότε ρυθμίστε την προσεκτικά. Η προσωρινή αποθήκευση (άμεση προσωρινή αποθήκευση και επαναχρησιμοποίηση της προσωρινής μνήμης KV) μπορεί να είναι τεράστια όταν τα περιβάλλοντα επαναλαμβάνονται. Η ροή εξόδου βελτιώνει την αντιληπτή ταχύτητα, ακόμη και αν ο συνολικός χρόνος είναι παρόμοιος. Επίσης, αναζητήστε επιβάρυνση από διακριτικό σε διακριτικό στη στοίβα σας - η μικρή εργασία ανά διακριτικό συσσωρεύεται γρήγορα.
Γιατί η καθυστέρηση στην ουρά έχει τόσο μεγάλη σημασία κατά τη βελτιστοποίηση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης
Οι μέσοι όροι μπορεί να φαίνονται εξαιρετικοί, ενώ το p99 είναι μια καταστροφή, και οι χρήστες τείνουν να παραμένουν στην ουρά. Η καθυστέρηση στην ουρά συχνά προέρχεται από το jitter: κατακερματισμός μνήμης, αιχμές προεπεξεργασίας CPU, επιβραδύνσεις tokenization ή κακή συμπεριφορά ομαδοποίησης. Γι' αυτό ο οδηγός δίνει έμφαση στα ποσοστά και στα πραγματικά φόρτα εργασίας. Εάν βελτιστοποιήσετε μόνο το p50, μπορείτε ακόμα να προσφέρετε μια εμπειρία που «αισθάνεται τυχαία αργή»
Αναφορές
-
Amazon Web Services (AWS) - Εκατοστημόρια AWS CloudWatch (ορισμοί στατιστικών) - docs.aws.amazon.com
-
Google - Η ουρά σε κλίμακα (βέλτιστη πρακτική για την καθυστέρηση της ουράς) - sre.google
-
Google - Στόχοι Επιπέδου Υπηρεσίας (Βιβλίο SRE) - ποσοστά καθυστέρησης - sre.google
-
PyTorch - torch.compile - docs.pytorch.org
-
PyTorch - FullyShardedDataParallel (FSDP) - docs.pytorch.org
-
PyTorch - PyTorch Profiler - docs.pytorch.org
-
PyTorch - Σημασιολογία CUDA: διαχείριση μνήμης (σημειώσεις για τον κατανεμητή μνήμης CUDA) - docs.pytorch.org
-
PyTorch - Αυτόματη Μικτή Ακρίβεια (torch.amp / AMP) - docs.pytorch.org
-
PyTorch - torch.utils.checkpoint - docs.pytorch.org
-
PyTorch - Οδηγός Ρύθμισης Απόδοσης - docs.pytorch.org
-
PyTorch - Οδηγός Κλάδεμα - docs.pytorch.org
-
PyTorch - Κατανόηση της χρήσης μνήμης CUDA στο PyTorch - docs.pytorch.org
-
PyTorch - οδηγός / επισκόπηση torch.compile - docs.pytorch.org
-
Χρόνος εκτέλεσης ONNX - Τεκμηρίωση χρόνου εκτέλεσης ONNX - onnxruntime.ai
-
NVIDIA - Τεκμηρίωση TensorRT - docs.nvidia.com
-
NVIDIA - Τύποι κβαντισμού TensorRT - docs.nvidia.com
-
NVIDIA - Συστήματα Nsight - developer.nvidia.com
-
NVIDIA - Διακομιστής Συμπερασμάτων Triton - δυναμική ομαδοποίηση - docs.nvidia.com
-
DeepSpeed - Τεκμηρίωση ZeRO Stage 3 - deepspeed.readthedocs.io
-
bitsandbytes (bitsandbytes-foundation) - bitsandbytes - github.com
-
Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο - Επιτάχυνση: Οδηγός Συσσώρευσης Διαβάθμισης - huggingface.co
-
Αγκαλιαστικό Πρόσωπο - Τεκμηρίωση Tokenizers - huggingface.co
-
Αγκαλιαστικό Πρόσωπο - Οδηγός Transformers: PEFT - huggingface.co
-
Hugging Face - Επεξήγηση του Transformers: KV cache - huggingface.co
-
Hugging Face - Transformers: «Γρήγοροι» tokenizer (τάξεις tokenizer) - huggingface.co
-
arXiv - Απόσταξη της Γνώσης σε ένα Νευρωνικό Δίκτυο (Hinton et al., 2015) - arxiv.org
-
arXiv - LoRA: Προσαρμογή Χαμηλού Βαθμού σε Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα - arxiv.org
-
arXiv - FlashAttention: Γρήγορη και αποτελεσματική στη μνήμη ακριβής προσοχή με IO-Awareness - arxiv.org