Десять эффективных стратегий снижения затрат на вывод больших моделей языков (LLM)
Квантование
Уменьшение точности весов и активаций модели позволяет использовать более компактное представление нейронной сети, снижая объем памяти и вычислительную нагрузку. Подходит для развертывания моделей на устройствах краевого уровня.
Обрезка
Удаление менее значимых весов из модели помогает уменьшить размер нейронной сети без ущерба для производительности. Эффективно для крупных моделей с избыточными параметрами.
Сжатие модели
Техники сжатия, такие как тензорное разложение и разделение весов, значительно уменьшают размер модели, не влияя на ее производительность. Полезно при ограничениях по объему памяти.
Знаниевое обучение
Процесс, при котором небольшая модель «ученик» обучается повторять поведение более крупной модели «учителя», что позволяет развертывать легкие модели с высокой производительностью.
Группировка
Одновременная обработка нескольких запросов позволяет эффективнее использовать ресурсы и уменьшить общие затраты. Полезно в сценариях с множеством пользователей или систем.
Раннее завершение
Техника, позволяющая модели завершить вычисления, если уверена в предсказании, сокращая среднее число вычислений и предсказаний.
Оптимизированное оборудование
Использование специализированного оборудования, такого как GPU или TPU, улучшает эффективность вывода модели. Выбор правильной конфигурации оборудования для облачных развертываний экономит средства.
Кэширование
Хранение и повторное использование результатов предыдущих вычислений позволяет экономить время и ресурсы. Эффективно для задач, где встречаются похожие входные запросы.
Проектирование подсказок
Четкие и конкретные инструкции для модели позволяют улучшить производительность и скорость вывода. Эффективный способ оптимизации работы модели без изменения ее архитектуры.
Распределенный вывод
Распределение нагрузки на несколько машин позволяет улучшить время ответа и обработать больше запросов одновременно. Идеально для облачного вывода на больших масштабах.
