Forbedring av AI-inferens: Avanserte teknikker og beste praksis

Når det gjelder sanntids AI-drevne applikasjoner som selvkjørende biler eller helseovervåking, kan selv et ekstra sekund til å prosessere en innputt ha alvorlige konsekvenser. Sanntids AI-applikasjoner krever pålitelige GPU-er og prosesseringskraft, som har vært svært dyrt og kostnadsprohibertivt for mange applikasjoner – til nå.

Ved å adoptere en optimeringsprosess for inferens, kan bedrifter ikke bare maksimere AI-effektivitet; de kan også redusere energiforbruk og driftskostnader (opptil 90%); forbedre privatliv og sikkerhet; og sogar forbedre kundetilfredshet.

Vanlige inferensproblemer

Noen av de vanligste problemene som selskaper møter når det gjelder å håndtere AI-effektivitet, inkluderer underutnyttede GPU-kluster, standard til generelle formålmodeller og mangel på innsikt i tilknyttede kostnader.

Team ofte utstyrer GPU-kluster for topp belastning, men mellom 70 og 80 prosent av tiden er de underutnyttede på grunn av uregelmessige arbeidsflyter.

I tillegg velger team standard store generelle formålmodeller (GPT-4, Claude) selv for oppgaver som kunne kjøres på mindre, billigere åpne kildekode-modeller. Årsakene? En mangel på kunnskap og en bratt læringskurve med å bygge tilpassede modeller.

Til slutt mangler ingeniører vanligvis innsikt i sanntidskostnadene for hver forespørsel, noe som fører til store regninger. Verktøy som PromptLayer, Helicone kan hjelpe med å gi dette innsiktet.

Med manglende kontroll over modellvalg, batch og utnyttelse, kan inferenskostnadene øke eksponentielt (opptil 10 ganger), kaste bort ressurser, begrense nøyaktighet og svekke brukeropplevelsen. 

Energiforbruk og driftskostnader

Å kjøre større LLM-er som GPT-4, Llama 3 70B eller Mixtral-8x7B krever betydelig mer kraft per token. I gjennomsnitt forbruker 40 til 50 prosent av energien som brukes av et datasenter computing-utstyr, med ytterligere 30 til 40 prosent dedikert til å kjøle utstyret.

Derfor er det for et selskap som kjører døgnet rundt for inferens i stor skala, mer fordelaktig å vurdere en på-premis-leverandør i stedet for en skytjeneste for å unngå å betale en premiumkostnad og forbruke mer energi.

Privatliv og sikkerhet

Ifølge Cisco’s 2025 Data Privacy Benchmark Study, “64% av respondentene bekymrer seg for å dele sensitive opplysninger offentlig eller med konkurrenter, men nesten halvparten innrømmer å ha tatt inn personlige ansatt- eller ikke-offentlige data i GenAI-verktøy.” Dette øker risikoen for ikke-overholdelse hvis dataene er feil logger eller cachet. 

En annen mulighet for risiko er å kjøre modeller over forskjellige kundeorganisasjoner på en delt infrastruktur; dette kan føre til datalekkasjer og ytelsesproblemer, og det er en ekstra risiko for at en brukers handlinger påvirker andre brukere. Derfor foretrekker bedrifter vanligvis tjenester som er deployert i deres eget sky.

Kundetilfredshet

Når svarene tar mer enn noen få sekunder å dukke opp, dropper brukerne vanligvis av, og støtter opp bemuhningen fra ingeniører til å overoptimerere for null latens. I tillegg presenterer applikasjonene “hindringer som hallusinasjoner og nøyaktighetsproblemer som kan begrense vidt omfattende innvirkning og adopsjon,” ifølge en Gartner-utgivelse.

Forretningsmessige fordeler med å håndtere disse problemene

Å optimalisere batch, velge riktige modeller (f.eks. bytte fra Llama 70B eller lukkede kildekode-modeller som GPT til Gemma 2B hvor mulig) og forbedre GPU-utnyttelse kan kutte inferensregninger med mellom 60 og 80 prosent. Å bruke verktøy som vLLM kan hjelpe, og å bytte til en serverløs betal-per-bruk-modell for en spikket arbeidsflyt. 

Ta Cleanlab som eksempel. Cleanlab lanserte Trustworthy Language Model (TLM) for å legge til en troverdighetspoengsum til hver LLM-svar. Det er designet for høykvalitetsutdata og forbedret pålitelighet, som er kritisk for bedriftsapplikasjoner for å forhindre ukontrollerte hallusinasjoner. Før Inferless, opplevde Cleanlabs økte GPU-kostnader, da GPU-ene kjørte selv når de ikke var aktivt i bruk. Deres problemer var typiske for tradisjonelle sky-GPU-leverandører: høy latens, ineffektiv kostnadsforvaltning og et komplekst miljø å forvalte. Med serverløs inferens kutte de kostnadene med 90 prosent samtidig som de opprettholdt ytelsesnivået. Viktigere, de gikk live innen to uker uten noen ekstra ingeniørkostnader.

Optimering av modellarkitektur

Grunnmodeller som GPT og Claude er ofte trent for generalitet, ikke effektivitet eller spesifikke oppgaver. Ved å ikke tilpasse åpne kildekode-modeller for spesifikke brukstilfeller, kaster bedrifter bort minne og beregnings tid for oppgaver som ikke trenger den skalaen.

Nyere GPU-chipper som H100 er raske og effektive. Disse er spesielt viktige når det gjelder å kjøre store skalaoperasjoner som video-generering eller AI-relaterte oppgaver. Flere CUDA-kjerner øker prosesseringshastigheten, overgår mindre GPU-er; NVIDIA’s Tensor-kjerner er designet for å akselerere disse oppgavene i stor skala.

GPU-minne er også viktig for å optimalisere modellarkitektur, da store AI-modeller krever betydelig plass. Denne ekstra minnet gjør det mulig for GPU-en å kjøre større modeller uten å kompromittere hastigheten. Omvendt lider ytelsen til mindre GPU-er som har mindre VRAM, da de flytter data til en langsommere system-RAM.

Flere fordeler med å optimalisere modellarkitektur inkluderer tid- og pengesparing. Først kan bytte fra tetthetstransformator til LoRA-optimert eller FlashAttention-basert variasjoner kutte mellom 200 og 400 millisekunder av svartid per forespørsel, noe som er kritisk i chatboter og spill, for eksempel. I tillegg trenger kvantiserte modeller (som 4-bit eller 8-bit) mindre VRAM og kjører raskere på billigere GPU-er. 

På lang sikt sparer optimalisering av modellarkitektur penger på inferens, da optimerte modeller kan kjøres på mindre chip.

Optimalisering av modellarkitektur inkluderer følgende trinn:

• Kvantifisering — reduksjon av presisjon (FP32 → INT4/INT8), sparing av minne og akselerasjon av beregnings tid
• Pruning — fjerning av mindre nyttige vekter eller lag (strukturert eller ustrukturert)
• Destillasjon — trening av en mindre “elev”-modell for å etterligne utdata fra en større modell 

Komprimering av modellstørrelse

Mindre modeller betyr raskere inferens og mindre dyrt infrastruktur. Store modeller (13B+, 70B+) krever dyre GPU-er (A100s, H100s), høy VRAM og mer kraft. Komprimering gjør det mulig å kjøre dem på billigere maskinvare, som A10s eller T4s, med mye lavere latens. 

Komprimerte modeller er også kritiske for å kjøre på enhet (mobiltelefoner, nettlesere, IoT) inferens, da mindre modeller gjør det mulig å betjene flere samtidige forespørsler uten å skalerer infrastruktur. I en chatbot med over 1 000 samtidige brukere, tillot bytte fra en 13B til en 7B komprimert modell en team å betjene mer enn dobbelt så mange brukere per GPU uten latensspisser.

Utnyttelse av spesialisert maskinvare

Generiske CPU-er er ikke bygget for tensor-operasjoner. Spesialisert maskinvare som NVIDIA A100s, H100s, Google TPUs eller AWS Inferentia kan tilby raskere inferens (mellom 10 og 100 ganger) for LLM-er med bedre energi-effektivitet. Å kutte selv 100 millisekunder per forespørsel kan gjøre en forskjell når det gjelder å prosessere millioner av forespørsler daglig.

Vurdér dette hypotetiske eksempelet:

Et team kjører LLaMA-13B på standard A10-GPU-er for deres interne RAG-system. Latensen er rundt 1,9 sekunder, og de kan ikke batche mye på grunn av VRAM-begrensninger. Så de bytte til H100s med TensorRT-LLM, Enable FP8 og optimalisert fokus-kernel, øke batch-størrelsen fra åtte til 64. Resultatet er å kutte latensen til 400 millisekunder med en femdobling av gjennomstrømming.
Som resultat kan de betjene forespørsler fem ganger på samme budsjett og frigjøre ingeniører fra å navigere infrastruktur-bottlenecks.

Vurdering av deploy-alternativer

Forskjellige prosesser krever forskjellige infrastrukturer; en chatbot med 10 brukere og en søkemotor som betjener en million forespørsler per dag har forskjellige behov. Å gå all-in på sky (f.eks. AWS Sagemaker) eller DIY-GPU-servere uten å vurdere kost-ytelsesforhold kan føre til spild av penger og dårlig brukeropplevelse. Merk at hvis du binder deg tidlig til en lukket sky-leverandør, er det smertefullt å migrere løsningen senere. Men å vurdere tidlig med en betal-per-bruk-struktur gir deg alternativer nedover veien.

Vurdering omfatter følgende trinn:

• Benchmark modell-latens og kostnad over plattformer: Kjør A/B-tester på AWS, Azure, lokale GPU-kluster eller serverløse verktøy for å replikere.
• Mål kald-start-ytelse: Dette er spesielt viktig for serverløse eller hendelsesdrevne arbeidsflyter, fordi modellene laster raskere. 
• Vurdér overvåkbarhet og skaleringsbegrensninger: Vurdér tilgjengelige metrikker og identifiser hva maksimum forespørsler per sekund er før degradering.
• Sjekk etterkompatibilitetsstøtte: Bestemm om du kan påtvinge geo-bundne data-regler eller audit-logger.
• Estimer total eierkostnad. Dette bør inkludere GPU-timer, lagring, båndbredde og overhead for team.

Bunnen av linjen

Inferens gjør det mulig for bedrifter å optimalisere AI-ytelse, redusere energibruken og kostnadene, opprettholde privatliv og sikkerhet og holde kundene glade.