РУКОВОДСТВО ПО ОСНОВАМ
Вывод ИИ
Вывод — это использование обученной модели для получения выходных данных из новых входных данных.
Прослушайте это руководствоОзвучено ИИ · ~2 min
На этой странице2 минуты чтения
Обзор
Классификатор может возвращать оценку категории; языковая модель может генерировать токены. Вывод обычно оставляет параметры модели неизменными, хотя окружающая система может отдельно сохранять информацию или учиться на основе обратной связи.
Ключевые выводы
- Измерьте весь путь запроса.
- Отделите задержку для каждого запроса от пропускной способности.
- Повторно протестируйте качество после оптимизации.
Глубокое погружение
Запрос обычно проходит через проверку ввода, предварительную обработку, модель и обработку вывода. Текстовая служба может маркировать приглашение, многократно запускать модель для генерации токенов и собирать ответ. Поисковые и внешние инструменты могут добавить дополнительные этапы в модель. Их время и ошибки учитываются в качестве пользовательского опыта. Измеряйте задержку и пропускную способность отдельно. Задержка — это время, которое занимает один запрос; пропускная способность — это количество запросов, которые система выполняет за определенный период. Пакетирование запросов может повысить пропускную способность и одновременно увеличить время ожидания отдельного запроса. Потоковая передача может ускорить начало ответа, не сокращая при этом время, необходимое для его завершения. Аппаратная память должна вмещать больше, чем вес модели. Рабочие буферы, параллельные запросы и кэшированные представления также потребляют память. Более длинные входные и выходные данные могут изменить стоимость обслуживания, поэтому проверяйте фактическое распределение рабочей нагрузки, а не одну короткую демонстрационную подсказку. Для развертывания вывода необходимы ограничения, таймауты и полезный ответ, когда модель не может ответить. Сохраняйте версионный набор оценок и сравнивайте результаты после изменения точности, пакетной обработки, версий модели или предварительной обработки. Оптимизация полезна только в том случае, если она сохраняет качество, требуемое задачей.
04Рабочий пример
Учет сквозного времени ответа
В построенном запросе проверка занимает 20 мс, получение документа — 180 мс, генерация модели — 900 мс, форматирование — 30 мс.
Если эти этапы выполняются последовательно, общее время составит 1130 мс. Уменьшение вдвое времени форматирования позволяет сэкономить всего 15 мс.
Уменьшение времени поиска до 100 мс экономит 80 мс. Измерьте еще раз при одновременной нагрузке, поскольку очередь может изменить результат.
Что это показывает
Эти изобретенные тайминги иллюстрируют, почему оптимизация небольшой сцены едва ли может изменить впечатления.
Реальная реализация
Классифицируйте входящее сообщение без переобучения классификатора.
Транслируйте черновик ответа, сохраняя при этом четкий контроль отмены.
Применение на практике
Почему это важно
- Более четкие решения. Это поможет вам отделить четкие технические заявления от маркетингового языка.
- Стоимость и бюджет. Вы можете задать более эффективные вопросы по реализации, прежде чем тратить деньги или время.
- Команда и рабочий процесс. Команды с общим пониманием принимают более эффективные решения по продуктам, политике и обучению.
Следите за
- Разные команды могут использовать один и тот же термин по-разному, поэтому заранее определите масштаб.
- Тесты могут выглядеть сильными, в то время как реальная производительность неравномерна.
- Игнорирование качества данных и планов оценки часто приводит к нестабильным результатам.
Следующие шаги
- Начните с простого определения желаемого результата.
- Перед тестированием выберите один показатель успеха и одно условие отказа.
- Запустите небольшой пилотный проект с репрезентативными данными, а не отточенный демонстрационный набор.
- Документируйте, где AI Inference помогает и где более простые методы лучше.
Источники и дальнейшее чтение
Продолжайте исследовать
Бесплатная рассылка
Получайте ежедневный AI-обзор
Три проверенных AI-истории каждое утро буднего дня, написанные простым английским. Бесплатно навсегда, без рекламы.
Одно электронное письмо каждый будний день. Отписаться в один клик. Мы никогда не продаем и не передаем ваш адрес.
Проверьте себя
Пройдите тест по AI Inference
Мгновенная обратная связь по каждому ответу и общий сертификат с проверяемым идентификатором после прохождения курса.
Поддержите бесплатное образование в области искусственного интеллекта. AI Understanding — это некоммерческая организация 501(c)(3). Никакой рекламы и платного доступа. Сделать пожертвование
Часто задаваемые вопросы
Является ли умозаключение тем же, что и рассуждение?
Вывод описывает запуск модели. Задача может включать в себя рассуждение, классификацию или порождение; метка исполнения не определяет качество рассуждения.
Продолжайте учиться
Связанные руководства
Другие руководства, выбранные по этой теме