AI推論の最適化

現実的な入力に対してエンドツーエンドのレイテンシ、スループット、メモリ、タスク品質を測定します。コールドスタート、同時実行、長いリクエスト、キャンセルを含めましょう。1つの短いウォームアップ入力を使ったベンチマークは、ユーザー向けサービスとは限りません。バッチ処理はリクエストを同時に処理することでハードウェア利用を改善しますが、バッチ形成を待つと個々のレイテンシが増加します。キャッシュは、キャッシュキーが関連するモデル、入力、権限、バージョンをキャプチャしている場合にのみ繰り返し作業を助けます。誤ったキャッシュは古い結果や不正な結果を返すことがあります。精度や量子化の低下はメモリや計算を減少させますが、品質への影響はモデル、ハードウェア、手法、タスクによって異なります。同じ評価例を用いて元の構成と比較してください。稀で数値的に敏感なケースも含めて。完全なリクエストパスを最適化しましょう。取得、トークン化、ネットワーク転送、出力処理がモデル実行時間を支配することがあります。意味のある要素を1つずつ変更し、改善と回帰の両方を記録します。目的はより良く完成したタスクであり、より魅力的な孤立したスループット数ではありません。