Cải thiện suy luận AI: Kỹ thuật và thực hành tốt nhất

Khi nói đến các ứng dụng thời gian thực dựa trên AI như xe tự lái hoặc giám sát sức khỏe, thậm chí một giây thêm để xử lý đầu vào có thể có hậu quả nghiêm trọng. Các ứng dụng thời gian thực dựa trên AI yêu cầu GPU và công suất xử lý đáng tin cậy, điều này đã rất tốn kém và hạn chế chi phí cho nhiều ứng dụng – cho đến bây giờ.

Bằng cách áp dụng quá trình suy luận tối ưu, các doanh nghiệp không chỉ có thể tối đa hóa hiệu quả của AI; họ cũng có thể giảm tiêu thụ năng lượng và chi phí vận hành (lên đến 90%); tăng cường quyền riêng tư và bảo mật; và thậm chí cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Các vấn đề suy luận phổ biến

Một số vấn đề phổ biến nhất mà các công ty gặp phải khi nói đến quản lý hiệu quả của AI bao gồm các cụm GPU không được sử dụng, mặc định cho các mô hình chung và thiếu kiến thức về chi phí liên quan.

Các đội thường cung cấp các cụm GPU cho tải trọng tối đa, nhưng giữa 70 và 80 phần trăm thời gian, chúng không được sử dụng do công việc không đồng đều.

Ngoài ra, các đội mặc định cho các mô hình chung lớn (GPT-4, Claude) thậm chí cho các nhiệm vụ có thể chạy trên các mô hình mã nguồn mở nhỏ hơn, rẻ hơn. Lý do? Thiếu kiến thức và đường cong học tập dốc với việc xây dựng các mô hình tùy chỉnh.

Cuối cùng, các kỹ sư thường thiếu kiến thức về chi phí thực tế cho mỗi yêu cầu, dẫn đến hóa đơn lớn. Các công cụ như PromptLayer, Helicone có thể giúp cung cấp kiến thức này.

Với sự thiếu kiểm soát trên lựa chọn mô hình, phân lô và sử dụng, chi phí suy luận có thể tăng theo cấp số nhân (lên đến 10 lần), lãng phí tài nguyên, hạn chế độ chính xác và giảm trải nghiệm người dùng.

Tiêu thụ năng lượng và chi phí vận hành

Chạy các mô hình LLM lớn như GPT-4, Llama 3 70B hoặc Mixtral-8x7B yêu cầu nhiều năng lượng hơn mỗi token. Trung bình, 40 đến 50 phần trăm năng lượng được sử dụng bởi một trung tâm dữ liệu để cung cấp thiết bị tính toán, với thêm 30 đến 40 phần trăm dành cho việc làm mát thiết bị.

Do đó, đối với một công ty chạy quanh đồng hồ cho suy luận với quy mô lớn, có lợi hơn khi xem xét một nhà cung cấp trên cơ sở để tránh trả tiền cho một chi phí cao cấp và tiêu thụ nhiều năng lượng.

Quyền riêng tư và bảo mật

Theo Cisco ’s 2025 Data Privacy Benchmark Study, “64% người được hỏi lo lắng về việc vô tình chia sẻ thông tin nhạy cảm công khai hoặc với đối thủ, nhưng gần một nửa thừa nhận nhập dữ liệu nhân viên hoặc không công khai vào các công cụ GenAI.” Điều này làm tăng nguy cơ không tuân thủ nếu dữ liệu được ghi nhật ký hoặc lưu vào bộ nhớ đệm không đúng cách. Một cơ hội khác cho rủi ro là chạy mô hình trên cơ sở hạ tầng chung trên các tổ chức khách hàng khác nhau; điều này có thể dẫn đến vi phạm dữ liệu và vấn đề hiệu suất, và có thêm rủi ro về hành động của một người dùng ảnh hưởng đến người dùng khác. Do đó, các doanh nghiệp thường thích các dịch vụ được triển khai trong đám mây của họ.

Sự hài lòng của khách hàng

Khi các phản hồi mất hơn vài giây để hiển thị, người dùng thường bỏ cuộc, hỗ trợ nỗ lực của các kỹ sư để tối ưu hóa cho độ trễ bằng không. Ngoài ra, các ứng dụng trình bày “các chướng ngại vật như ảo giác và không chính xác có thể hạn chế tác động và áp dụng rộng rãi,” theo một bản phát hành báo chí của Gartner.

Lợi ích kinh doanh của việc quản lý các vấn đề này

Tối ưu hóa phân lô, chọn mô hình phù hợp (ví dụ: chuyển từ Llama 70B hoặc mô hình mã nguồn đóng như GPT sang Gemma 2B khi có thể) và cải thiện sử dụng GPU có thể cắt giảm hóa đơn suy luận từ 60 đến 80 phần trăm. Sử dụng các công cụ như vLLM có thể giúp, cũng như chuyển sang mô hình máy chủ không cần thiết cho một công việc không đều.

Lấy Cleanlab làm ví dụ. Cleanlab ra mắtMô hình ngôn ngữ đáng tin cậy (TLM) để thêm một điểm số đáng tin cậy cho mỗi phản hồi LLM. Nó được thiết kế cho đầu ra chất lượng cao và độ tin cậy tăng cường, điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng doanh nghiệp để ngăn chặn ảo giác không kiểm soát. Trước Inferless, Cleanlabs gặp phải chi phí GPU tăng cao, vì GPU chạy ngay cả khi chúng không được sử dụng tích cực. Các vấn đề của họ là điển hình cho các nhà cung cấp GPU truyền thống trên đám mây: độ trễ cao, quản lý chi phí không hiệu quả và môi trường phức tạp để quản lý. Với suy luận không cần máy chủ, họ cắt giảm chi phí 90 phần trăm trong khi duy trì mức hiệu suất. Điều quan trọng hơn, họ đã trực tuyến trong vòng hai tuần mà không có chi phí overhead kỹ thuật bổ sung.

Tối ưu hóa kiến trúc mô hình

Các mô hình nền tảng như GPT và Claude thường được đào tạo cho tính tổng quát, không phải hiệu quả hoặc nhiệm vụ cụ thể. Bằng cách không tùy chỉnh các mô hình mã nguồn mở cho các trường hợp sử dụng cụ thể, các doanh nghiệp lãng phí bộ nhớ và thời gian tính toán cho các nhiệm vụ không cần quy mô đó.

Các chip GPU mới như H100 rất nhanh và hiệu quả. Những chip này đặc biệt quan trọng khi chạy các hoạt động quy mô lớn như tạo video hoặc nhiệm vụ liên quan đến AI. Số lõi CUDA tăng tốc độ xử lý, vượt qua các GPU nhỏ hơn; lõi Tensor của NVIDIA được thiết kế để tăng tốc các nhiệm vụ này với quy mô lớn.

Bộ nhớ GPU cũng quan trọng trong việc tối ưu hóa kiến trúc mô hình, vì các mô hình AI lớn yêu cầu không gian đáng kể. Bộ nhớ bổ sung này cho phép GPU chạy các mô hình lớn hơn mà không ảnh hưởng đến tốc độ. Ngược lại, hiệu suất của các GPU nhỏ hơn có ít VRAM bị suy giảm, vì chúng di chuyển dữ liệu đến RAM hệ thống chậm hơn.

Một số lợi ích của việc tối ưu hóa kiến trúc mô hình bao gồm tiết kiệm thời gian và tiền bạc. Đầu tiên, chuyển từ biến压器 dày sang các biến thể được tối ưu hóa bởi LoRA hoặc FlashAttention có thể cắt giảm từ 200 đến 400 mili giây thời gian phản hồi cho mỗi truy vấn, điều này rất quan trọng trong các trò chuyện và trò chơi, ví dụ. Ngoài ra, các mô hình lượng tử (như 4-bit hoặc 8-bit) cần ít VRAM hơn và chạy nhanh hơn trên các GPU rẻ hơn.

Dài hạn, tối ưu hóa kiến trúc mô hình giúp tiết kiệm tiền cho suy luận, vì các mô hình được tối ưu hóa có thể chạy trên các chip nhỏ hơn.

Tối ưu hóa kiến trúc mô hình bao gồm các bước sau:

• Quantization — giảm độ chính xác (FP32 → INT4/INT8), tiết kiệm bộ nhớ và tăng tốc thời gian tính toán
• Pruning — loại bỏ các trọng số hoặc lớp ít hữu ích hơn (cấu trúc hoặc không cấu trúc)
• Distillation — đào tạo một mô hình “học sinh” nhỏ hơn để bắt chước đầu ra của một mô hình lớn hơn

Nén kích thước mô hình

Các mô hình nhỏ hơn có nghĩa là suy luận nhanh hơn và cơ sở hạ tầng ít tốn kém hơn. Các mô hình lớn (13B+, 70B+) yêu cầu GPU đắt tiền (A100s, H100s), VRAM cao và nhiều năng lượng hơn. Nén chúng cho phép chúng chạy trên phần cứng rẻ hơn, như A10s hoặc T4s, với độ trễ thấp hơn nhiều.

Các mô hình nén cũng rất quan trọng để chạy suy luận trên thiết bị (điện thoại, trình duyệt, IoT), vì các mô hình nhỏ hơn cho phép phục vụ nhiều yêu cầu đồng thời hơn mà không cần mở rộng cơ sở hạ tầng. Trong một trò chuyện với hơn 1.000 người dùng đồng thời, chuyển từ mô hình 13B sang mô hình 7B nén cho phép một nhóm phục vụ hơn gấp đôi số người dùng trên mỗi GPU mà không có độ trễ.

Sử dụng phần cứng chuyên dụng

Các CPU chung không được thiết kế cho các hoạt động tensor. Phần cứng chuyên dụng như NVIDIA A100s, H100s, Google TPUs hoặc AWS Inferentia có thể cung cấp suy luận nhanh hơn (từ 10 đến 100 lần) cho các mô hình LLM với hiệu quả năng lượng tốt hơn. Cắt giảm thậm chí 100 mili giây cho mỗi yêu cầu có thể tạo ra sự khác biệt khi xử lý hàng triệu yêu cầu mỗi ngày.

Xem xét ví dụ giả định này:

Một nhóm đang chạy LLaMA-13B trên GPU A10 tiêu chuẩn cho hệ thống RAG nội bộ. Độ trễ là khoảng 1,9 giây, và họ không thể phân lô nhiều do hạn chế VRAM. Vì vậy, họ chuyển sang H100 với TensorRT-LLM, Bật FP8 và nhân kernel tối ưu hóa, tăng kích thước lô từ 8 đến 64. Kết quả là cắt độ trễ xuống 400 mili giây với sự tăng gấp 5 lần về thông lượng.
Kết quả là, họ có thể phục vụ yêu cầu 5 lần trên cùng một ngân sách và giải phóng các kỹ sư khỏi việc điều hướng các nút thắt cơ sở hạ tầng.

Đánh giá các tùy chọn triển khai

Các quy trình khác nhau yêu cầu cơ sở hạ tầng khác nhau; một trò chuyện với 10 người dùng và một công cụ tìm kiếm phục vụ một triệu truy vấn mỗi ngày có nhu cầu khác nhau. Đặt cược tất cả vào đám mây (ví dụ: AWS Sagemaker) hoặc máy chủ GPU DIY mà không đánh giá tỷ lệ hiệu suất-giá có thể dẫn đến lãng phí và trải nghiệm người dùng kém. Lưu ý rằng nếu bạn cam kết sớm với một nhà cung cấp đám mây đóng, việc di chuyển giải pháp sau này sẽ rất đau đớn. Tuy nhiên, đánh giá sớm với cấu trúc trả tiền khi sử dụng mang lại tùy chọn cho đường đi sau.

Đánh giá bao gồm các bước sau:

• Benchmarks độ trễ mô hình và chi phí trên các nền tảng: Chạy các thử nghiệm A/B trên AWS, Azure, cụm GPU cục bộ hoặc công cụ không cần máy chủ để nhân rộng.
• Đo hiệu suất khởi động lạnh: Điều này đặc biệt quan trọng đối với các công việc không cần máy chủ hoặc dựa trên sự kiện, vì các mô hình tải nhanh hơn.
• Đánh giá khả năng quan sát và giới hạn mở rộng: Đánh giá các chỉ số có sẵn và xác định số lượng truy vấn tối đa mỗi giây trước khi suy giảm.
• Kiểm tra hỗ trợ tuân thủ: Xác định xem bạn có thể thực thi các quy tắc dữ liệu có ranh giới địa lý hoặc nhật ký kiểm toán.
• Ước tính tổng chi phí sở hữu. Điều này nên bao gồm giờ GPU, lưu trữ, băng thông và chi phí cho các nhóm.

Kết luận

Suy luận cho phép các doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu suất AI của họ, giảm sử dụng năng lượng và chi phí, duy trì quyền riêng tư và bảo mật, và giữ cho khách hàng hài lòng.