Îmbunătățirea inferenței AI: tehnici avansate și cele mai bune practici

Atunci când vine vorba de aplicații în timp real, bazate pe inteligență artificială, cum ar fi mașinile autonome sau monitorizarea sănătății, chiar și o secundă în plus pentru a procesa o intrare poate avea consecințe grave. Aplicațiile în timp real bazate pe inteligență artificială necesită procesoare de încredere și putere de procesare, ceea ce a fost foarte scump și prohibitiv pentru multe aplicații – până acum.

Prin adoptarea unui proces de inferență optimizat, companiile nu numai că pot maximiza eficiența inteligenței artificiale, dar pot reduce și consumul de energie și costurile operaționale (cu până la 90%); pot îmbunătăți confidențialitatea și securitatea; și pot chiar îmbunătăți satisfacția clienților.

Probleme comune de inferență

Unele dintre cele mai comune probleme cu care se confruntă companiile atunci când vine vorba de gestionarea eficienței inteligenței artificiale includ clusteri de procesoare grafice subutilizate, modele generale și lipsa de insight în ceea ce privește costurile asociate.

Echipele adesea alocă clusteri de procesoare grafice pentru sarcini de vârf, dar între 70 și 80 la sută din timp, acestea sunt subutilizate din cauza fluxurilor de lucru inegale.

În plus, echipele recurg la modele generale mari (GPT-4, Claude) chiar și pentru sarcini care ar putea fi efectuate pe modele deschise mai mici și mai ieftine. Motivele? Lipsa de cunoștințe și o curbă de învățare abruptă în ceea ce privește crearea de modele personalizate.

În final, inginerii de obicei nu au insight în ceea ce privește costul real pentru fiecare cerere, ceea ce duce la facturi mari. Unelte precum PromptLayer, Helicone pot ajuta la furnizarea acestui insight.

Cu o lipsă de control asupra alegerii modelului, batch-ului și utilizării, costurile de inferență pot crește exponențial (cu până la 10 ori), pot irosi resurse, pot limita precizia și pot diminua experiența utilizatorului.

Consumul de energie și costurile operaționale

Rularea unor modele LLM mai mari, cum ar fi GPT-4, Llama 3 70B sau Mixtral-8x7B, necesită mult mai multă putere per token. În medie, 40 până la 50 la sută din energia utilizată de un centru de date alimentează echipamentele de calcul, cu încă 30 până la 40 la sută dedicate răcirii echipamentelor.

Prin urmare, pentru o companie care rulează inferență la scară, 24 de ore pe zi, este mai benefic să ia în considerare un furnizor local, în loc de un furnizor de cloud, pentru a evita plata unui cost premium și consumul de mai multă energie.

Confidențialitate și securitate

Conform Studiului de referință privind confidențialitatea datelor din 2025 realizat de Cisco, „64% dintre respondenți se tem că ar putea împărtăși involuntar informații sensibile public sau cu competitori, dar aproape jumătate recunosc că introduc date personale ale angajaților sau informații non-publice în instrumente GenAI.” Acest lucru crește riscul de neconformitate, în cazul în care datele sunt înregistrate sau stocate incorect.

O altă oportunitate de risc este rularea modelelor pe infrastructuri partajate, pentru diferite organizații de clienți; acest lucru poate duce la încălcări ale datelor și probleme de performanță, și există un risc suplimentar ca acțiunile unui utilizator să afecteze alți utilizatori. Prin urmare, întreprinderile preferă, de obicei, servicii implementate în cloud-ul lor.

Satisfacția clienților

Atunci când răspunsurile durează mai mult de câteva secunde pentru a apărea, utilizatorii de obicei renunță, sprijinind eforturile inginerilor de a optimiza pentru latență zero. În plus, aplicațiile prezintă „obstacole, cum ar fi halucinații și inexactități care pot limita impactul și adoptarea pe scară largă,” conform unui comunicat de presă Gartner.

Beneficii pentru afaceri ale gestionării acestor probleme

Optimizarea batch-ului, alegerea modelelor de dimensiune potrivită (de exemplu, trecerea de la Llama 70B sau modele cu sursă închisă, cum ar fi GPT, la Gemma 2B, acolo unde este posibil) și îmbunătățirea utilizării procesoarelor grafice pot reduce facturile de inferență cu 60 până la 80 la sută. Utilizarea unor instrumente precum vLLM poate ajuta, la fel ca și trecerea la un model serverless plătit la cerere pentru un flux de lucru cu vârfuri.

Luați, de exemplu, Cleanlab. Cleanlab a lansat Modelul de limbă de încredere (TLM) pentru a adăuga un scor de încredere la fiecare răspuns LLM. Acesta este conceput pentru ieșiri de înaltă calitate și fiabilitate îmbunătățită, ceea ce este esențial pentru aplicații enterprise, pentru a preveni halucinațiile necontrolate. Înainte de Inferless, Cleanlabs a experimentat creșteri ale costurilor procesoarelor grafice, deoarece procesoarele grafice rulează chiar și atunci când nu sunt utilizate în mod activ. Problemele lor erau tipice pentru furnizorii tradiționali de cloud GPU: latență ridicată, gestionare ineficientă a costurilor și un mediu complex de gestionat. Cu inferența serverless, au redus costurile cu 90 la sută, menținând nivelurile de performanță. Mai important, au fost lansate în două săptămâni, fără costuri suplimentare de overhead pentru ingineri.

Optimizarea arhitecturilor de modele

Modelele de bază, cum ar fi GPT și Claude, sunt adesea antrenate pentru generalitate, nu pentru eficiență sau sarcini specifice. Prin neutilizarea modelelor deschise personalizate pentru cazuri de utilizare specifice, companiile irosesc memorie și timp de calcul pentru sarcini care nu necesită acea scară.

Noi cipuri de procesoare grafice, cum ar fi H100, sunt rapide și eficiente. Acestea sunt deosebit de importante atunci când se rulează operațiuni la scară largă, cum ar fi generarea de videoclipuri sau sarcini legate de inteligență artificială. Mai multe nuclee CUDA cresc viteza de procesare, depășind procesoarele grafice mai mici; nucleele Tensor ale NVIDIA sunt concepute pentru a accelera aceste sarcini la scară.

Memoria procesoarelor grafice este, de asemenea, importantă în optimizarea arhitecturilor de modele, deoarece modelele de inteligență artificială mari necesită spațiu semnificativ. Această memorie suplimentară permite procesoarelor grafice să ruleze modele mai mari fără a compromite viteza. În schimb, performanța procesoarelor grafice mai mici care au mai puțină VRAM suferă, deoarece ele mută datele într-o memorie RAM mai lentă.

Există mai multe beneficii ale optimizării arhitecturii de modele, inclusiv economii de timp și bani. În primul rând, trecerea de la un transformator dens la variante optimizează LoRA sau FlashAttention poate reduce timpul de răspuns cu 200 până la 400 de milisecunde pe cerere, ceea ce este esențial în chatbot-uri și jocuri, de exemplu. În plus, modelele cuantificate (cum ar fi 4-bit sau 8-bit) necesită mai puțină VRAM și rulează mai rapid pe procesoare grafice mai ieftine.

Pe termen lung, optimizarea arhitecturii de modele economisește bani la inferență, deoarece modelele optimizează pot rulează pe cipuri mai mici.

Optimizarea arhitecturii de modele implică următorii pași:

• Cuantificare — reducerea preciziei (FP32 → INT4/INT8), economisirea memoriei și accelerarea timpului de calcul
• Podăire — eliminarea greutăților sau straturilor mai puțin utile (structurate sau nestructurate)
• Distilare — antrenarea unui model „elev” mai mic pentru a imita ieșirile unui model mai mare

Comprimarea dimensiunii modelului

Modelele mai mici înseamnă inferență mai rapidă și infrastructură mai ieftină. Modelele mari (13B+, 70B+) necesită procesoare grafice scumpe (A100, H100), o cantitate mare de VRAM și mai multă putere. Comprimarea lor le permite să ruleze pe hardware mai ieftin, cum ar fi A10 sau T4, cu o latență mult mai mică.

Modelele comprimate sunt, de asemenea, esențiale pentru rularea inferenței pe dispozitive (telefoane, browsere, IoT), deoarece modelele mai mici permit servirea mai multor cereri simultane fără a scala infrastructura. Într-un chatbot cu peste 1.000 de utilizatori simultani, trecerea de la un model de 13B la un model comprimat de 7B a permis unei echipe să deservească de două ori mai mulți utilizatori pe procesoare grafice, fără creșterea latenței.

Utilizarea hardwarului specializat

Procesoarele CPU generale nu sunt concepute pentru operațiuni tensoriale. Hardwarul specializat, cum ar fi procesoarele grafice NVIDIA A100, H100, Google TPUs sau AWS Inferentia, poate oferi inferență mai rapidă (cu 10 până la 100 de ori) pentru LLM, cu o eficiență energetică mai bună. Reducerea timpului de răspuns cu 100 de milisecunde pe cerere poate face o diferență atunci când se procesează milioane de cereri zilnic.

Luati în considerare acest exemplu ipotetic:

O echipă rulează LLaMA-13B pe procesoare grafice standard A10 pentru sistemul RAG intern. Latența este de aproximativ 1,9 secunde, iar ei nu pot batch prea mult din cauza limitărilor VRAM. Deci, ei trec la H100, cu TensorRT-LLM, activează FP8 și kernelul de atenție optimizat, crescând dimensiunea batch-ului de la 8 la 64. Rezultatul este reducerea latenței la 400 de milisecunde, cu o creștere de cinci ori a debitului.
Ca urmare, ei pot deservi cereri de cinci ori mai multe, pe același buget, și pot elibera ingineri de la navigarea în blocajele infrastructurii.

Evaluarea opțiunilor de implementare

Diferitele procese necesită infrastructuri diferite; un chatbot cu 10 utilizatori și un motor de căutare care deservește un milion de cereri pe zi au nevoi diferite. Alocarea tuturor resurselor pentru cloud (de exemplu, AWS Sagemaker) sau servere GPU DIY, fără evaluarea raportului cost-performanță, duce la cheltuieli irosite și o experiență slabă a utilizatorului. Notați că, dacă vă angajați devreme într-un furnizor de cloud închis, migrarea soluției ulterioară este dureroasă. Cu toate acestea, evaluarea timpurie, cu o structură plătită la cerere, vă oferă opțiuni pe termen lung.

Evaluarea cuprinde următorii pași:

• Testarea modelului de latență și cost pe platforme: Rulați teste A/B pe AWS, Azure, clusteri de procesoare grafice locale sau unelte serverless pentru a reproduce.
• Măsurarea performanței de start rece: Acest lucru este deosebit de important pentru sarcini serverless sau bazate pe evenimente, deoarece modelele se încarcă mai rapid.
• Evaluarea observabilității și limitelor de scalare: Evaluați metricile disponibile și identificați ce este viteza maximă de cereri pe secundă, înainte de a degrada.
• Verificarea suportului pentru conformitate: Determinați dacă puteți impune reguli de date legate de geografie sau jurnale de audit.
• Estimarea costului total de proprietate. Acesta ar trebui să includă ore de procesoare grafice, stocare, lățime de bandă și cheltuieli pentru echipe.

Concluzia

Inferența permite companiilor să optimizeze performanța inteligenței artificiale, să reducă consumul de energie și costurile, să mențină confidențialitatea și securitatea și să țină clienții fericiți.