Optimisation de l'inférence IA

Mesurez la latence, le débit, la mémoire et la qualité des tâches de bout en bout sur des entrées réalistes. Incluez les démarrages à froid, la simultanéité, les requêtes longues et l'annulation. Un benchmark utilisant une courte entrée préchauffée peut ne pas représenter un service destiné aux utilisateurs. Le traitement par lots peut améliorer l'utilisation du matériel en traitant les requêtes ensemble, mais attendre pour former un lot peut augmenter la latence individuelle. La mise en cache facilite le travail répété uniquement lorsque la clé de cache capture le modèle, l'entrée, les autorisations et la version pertinents. Une mise en cache incorrecte peut renvoyer des résultats obsolètes ou non autorisés. Une précision ou une quantification inférieure peut réduire la mémoire et les calculs, mais l'impact sur la qualité dépend du modèle, du matériel, de la méthode et de la tâche. Comparez avec la configuration d'origine en utilisant les mêmes exemples d'évaluation, y compris des cas rares et numériquement sensibles. Optimisez le chemin complet de la requête. La récupération, la tokenisation, le transfert réseau et la gestion des sorties peuvent dominer le temps d'exécution du modèle. Modifiez un facteur significatif à la fois et enregistrez à la fois l’amélioration et toute régression. L’objectif est une tâche mieux accomplie, et non un chiffre de débit isolé plus flatteur.