Suy luận AI
Suy luận là việc sử dụng một mô hình được huấn luyện để tạo ra đầu ra từ một đầu vào mới.
Tổng quan
Một bộ phân loại có thể trả về điểm số danh mục; một mô hình ngôn ngữ có thể tạo ra các token. Suy luận thường giữ nguyên các tham số mô hình, mặc dù một hệ thống xung quanh có thể lưu trữ thông tin riêng hoặc học từ phản hồi.
Những điểm chính rút ra
- Đo toàn bộ đường dẫn yêu cầu.
- Tách biệt độ trễ theo yêu cầu khỏi thông lượng.
- Kiểm tra lại chất lượng sau khi phục vụ tối ưu hóa.
Lặn sâu
Một yêu cầu thường đi qua xác thực đầu vào, tiền xử lý, mô hình và xử lý đầu ra. Dịch vụ văn bản có thể mã hóa lời nhắc, chạy mô hình nhiều lần để tạo token và lắp ráp phản hồi. Các công cụ truy xuất và bên ngoài có thể thêm nhiều giai đoạn xung quanh mô hình. Thời gian và lỗi của chúng ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng. Đo riêng độ trễ và thông lượng. Độ trễ là thời gian một yêu cầu mất bao lâu; thông lượng là số yêu cầu hệ thống hoàn thành trong một khoảng thời gian. Yêu cầu ghép hàng loạt có thể cải thiện thông lượng đồng thời tăng thời gian chờ cho từng yêu cầu riêng lẻ. Luồng dữ liệu có thể giúp câu trả lời bắt đầu sớm hơn mà không giảm thời gian hoàn thành. Bộ nhớ phần cứng phải chứa nhiều hơn trọng số mô hình. Bộ đệm làm việc, yêu cầu đồng thời và biểu diễn lưu trữ cũng tiêu tốn bộ nhớ. Nhập vào và đầu ra dài hơn có thể thay đổi chi phí phục vụ, vì vậy hãy kiểm tra phân phối tải công việc thực tế thay vì chỉ một câu nhắc trình diễn ngắn. Triển khai suy luận cần giới hạn, thời gian chờ và phản hồi có thể sử dụng khi mô hình không thể trả lời. Giữ một tập đánh giá có phiên bản và so sánh đầu ra sau khi thay đổi độ chính xác, theo lô, phiên bản mô hình hoặc tiền xử lý. Một tối ưu hóa chỉ hữu ích nếu nó bảo toàn chất lượng yêu cầu của nhiệm vụ.
Hiểu biết kỹ thuật
Điểm số không tự động là xác suất được hiệu chỉnh. Việc mô hình trả về câu trả lời thành công xác lập việc thực thi, chứ không phải tính chính xác.
Tính đến thời gian phản hồi đầu cuối
- Trong một yêu cầu được xây dựng, việc xác thực mất 20 ms, truy xuất tài liệu 180 ms, tạo mô hình 900 ms, và định dạng 30 ms.
- Nếu các giai đoạn này chạy tuần tự, tổng thời lượng là 1.130 ms. Giảm một nửa thời gian định dạng chỉ tiết kiệm được 15 ms.
- Giảm thời gian truy xuất xuống còn 100 ms tiết kiệm 80 ms. Đo lại dưới tải đồng thời vì xếp hàng có thể thay đổi kết quả.
Những thời gian được tạo ra này minh họa tại sao tối ưu hóa một sân khấu nhỏ có thể hầu như không thay đổi trải nghiệm.
Tác động chiến lược
Quyết định rõ ràng hơn
Nó giúp bạn tách biệt các tuyên bố kỹ thuật rõ ràng khỏi ngôn ngữ tiếp thị.
Chi phí và ngân sách
Bạn có thể đặt các câu hỏi triển khai tốt hơn trước khi chi tiền hoặc thời gian.
Nhóm và quy trình làm việc
Các nhóm có sự hiểu biết chung sẽ đưa ra các quyết định về sản phẩm, chính sách và học tập tốt hơn.
Triển khai trong thế giới thực
Phân loại một tin nhắn đến mà không cần huấn luyện lại bộ phân loại.
Phát trực tuyến bản nháp câu trả lời trong khi vẫn giữ được kiểm soát hủy hợp đồng rõ ràng.
Rủi ro & lan can
Các nhóm khác nhau có thể sử dụng cùng một thuật ngữ một cách khác nhau, vì vậy hãy sớm xác định phạm vi.
Điểm chuẩn có thể trông mạnh mẽ trong khi hiệu suất trong thế giới thực không đồng đều.
Việc bỏ qua các kế hoạch đánh giá và chất lượng dữ liệu thường tạo ra những kết quả mong manh.
Lộ trình thực hiện
Bắt đầu với một định nghĩa đơn giản về kết quả bạn cần.
Chọn một số liệu thành công và một điều kiện thất bại trước khi thử nghiệm.
Chạy một thử nghiệm nhỏ với dữ liệu đại diện chứ không phải một bản demo bóng bẩy.
Ghi lại nơi AI suy luận giúp ích và nơi nào các phương pháp đơn giản hơn tốt hơn.
Nguồn tham khảo và đọc thêm
- PyTorchLưu, tải và sử dụng mô hình
Tiếp tục khám phá
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI Inference quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Tiếp theo trong Nền tảng AI
Mạng lưới thần kinh
Câu hỏi thường gặp
Suy luận có giống với lý luận không?
Suy luận mô tả việc chạy một mô hình. Một nhiệm vụ có thể liên quan đến suy luận, phân loại hoặc tạo ra; nhãn thực thi không thiết lập chất lượng suy luận.