KI-Inferenzoptimierung

Messen Sie End-to-End-Latenz, Durchsatz, Speicher und Aufgabenqualität anhand realistischer Eingaben. Berücksichtigen Sie Kaltstarts, Parallelität, lange Anfragen und Abbruch. Ein Benchmark, der eine kurze aufgewärmte Eingabe verwendet, stellt möglicherweise keinen benutzerorientierten Dienst dar. Die Stapelverarbeitung kann die Hardwarenutzung verbessern, indem Anforderungen gemeinsam verarbeitet werden. Das Warten auf die Bildung eines Stapels kann jedoch die individuelle Latenz erhöhen. Caching hilft bei wiederholter Arbeit nur dann, wenn der Cache-Schlüssel das relevante Modell, die Eingabe, die Berechtigungen und die Version erfasst. Falsches Caching kann veraltete oder nicht autorisierte Ergebnisse zurückgeben. Eine geringere Präzision oder Quantisierung kann den Speicher- und Rechenaufwand verringern, die Auswirkungen auf die Qualität hängen jedoch vom Modell, der Hardware, der Methode und der Aufgabe ab. Vergleichen Sie die ursprüngliche Konfiguration mit denselben Bewertungsbeispielen, einschließlich seltener und numerisch sensibler Fälle. Optimieren Sie den gesamten Anforderungspfad. Abruf, Tokenisierung, Netzwerkübertragung und Ausgabeverarbeitung können die Ausführungszeit des Modells dominieren. Ändern Sie jeweils einen aussagekräftigen Faktor und protokollieren Sie sowohl die Verbesserung als auch etwaige Rückschritte. Das Ziel ist eine besser erledigte Aufgabe, nicht eine schmeichelhaftere isolierte Durchsatzzahl.