Sådan optimerer du AI-modeller

Sådan optimerer du AI-modeller

Kort svar: For at optimere AI-modeller skal du vælge én primær begrænsning (latens, omkostninger, hukommelse, kvalitet, stabilitet eller gennemløb) og derefter registrere en pålidelig baseline, før du ændrer noget. Fjern først flaskehalse i pipelinen, og anvend derefter lavrisikogevinster som blandet præcision og batching. Hvis kvaliteten holder, skal du gå videre til compiler-/runtime-værktøjer, og først derefter reducere modelstørrelsen via kvantisering eller destillation, når det er nødvendigt.

Vigtige konklusioner:

Begrænsning : Vælg en eller to målparametre; optimering er et landskab af afvejninger, ikke gratis gevinster.

Måling : Profilér reelle arbejdsbelastninger med p50/p95/p99, gennemløb, udnyttelse og hukommelsestoppe.

Pipeline : Ret tokenisering, dataloadere, forbehandling og batching før berøring af modellen.

Visning : Brug caching, bevidst batching, samtidighedsjustering, og hold nøje øje med haleforsinkelse.

Guardrails : Kør gyldne prompts, opgavemålinger og stikprøvekontroller efter hver ændring i præstationen.

Infografik om optimering af AI-modeller

🔗 Sådan evaluerer du AI-modeller effektivt.
Nøglekriterier og trin til at bedømme modeller retfærdigt og pålideligt.

🔗 Sådan måler du AI-ydeevne med reelle målinger.
Brug benchmarks, latenstid, omkostninger og kvalitetssignaler til at sammenligne.

🔗 Sådan tester du AI-modeller før produktion.
Praktisk testworkflow: dataopdelinger, stresscases og overvågning.

🔗 Sådan bruger du AI til indholdsskabelse.
Forvandl idéer hurtigere til udkast med strukturerede prompts og iteration.

1) Hvad "Optimer" betyder i praksis (fordi alle bruger det forskelligt) 🧠

Når folk siger "optimere en AI-model", mener de måske:

  • Gør det hurtigere (lavere latenstid)

  • Gør det billigere (færre GPU-timer, lavere cloud-udgifter)

  • Gør det mindre (hukommelsesfodaftryk, implementering på kanten)

  • Gør det mere præcist (kvalitetsforbedringer, færre hallucinationer)

  • Gør det mere stabilt (mindre varians, færre produktionsfejl)

  • Gør det nemmere at servere (gennemstrømning, batching, forudsigelig ydeevne)

Her er den mildt irriterende sandhed: du kan ikke maksimere alle disse på én gang. Optimering er som at klemme en ballon - skub den ene side ind, og den anden side popper ud. Ikke altid, men ofte nok til, at du bør planlægge afvejninger.

Så før du rører ved noget, skal du vælge din primære begrænsning :

  • Hvis du betjener brugere live, er du interesseret i p95-latens ( AWS CloudWatch-percentiler ) og haleperformance ( bedste praksis for "halelatens" ) 📉

  • Hvis du træner, er du interesseret i time-to-quality og GPU-udnyttelse 🔥

  • Hvis du implementerer på enheder, er du opmærksom på RAM og strøm 🔋

2) Sådan ser en god version af AI-modeloptimering ud ✅

En god version af optimering er ikke bare at "anvende kvantisering og bede". Det er et system. De bedste opsætninger har normalt:

  • En baseline du stoler på
    Hvis du ikke kan reproducere dine nuværende resultater, kan du ikke vide, at du har forbedret noget. Simpelt ... men folk springer det over. Så går de i en spiral.

  • En klar målsætning,
    "Hurtigere", er vag. "Reducer p95-latensen fra 900 ms til 300 ms med samme kvalitetsscore" er et reelt mål.

  • Gelændere for kvalitet
    Enhver præstationsgevinst risikerer en stille kvalitetsregression. Du har brug for tests, evalueringer eller i det mindste en sanity-suite.

  • Hardwarebevidsthed
    En "hurtig" model på én GPU kan kravle på en anden. CPU'er er deres egen særlige slags kaos.

  • Iterative ændringer, ikke en big-bang omskrivning.
    Når du ændrer fem ting på én gang, og ydeevnen forbedres, ved du ikke hvorfor. Hvilket er ... foruroligende.

Optimering skal føles som at stemme en guitar - små justeringer, lyt nøje, gentag 🎸. Hvis det føles som at jonglere med knive, er der noget galt.

3) Sammenligningstabel: Populære muligheder for at optimere AI-modeller 📊

Nedenfor er en hurtig og lidt rodet sammenligningstabel over almindelige optimeringsværktøjer/tilgange. Nej, den er ikke helt "fair" - det er virkeligheden heller ikke.

Værktøj / Valgmulighed Målgruppe Pris Hvorfor det virker
PyTorch torch.compile ( PyTorch-dokumentation ) PyTorch-folk Gratis Grafoptagelse + compilertricks kan spare penge ... nogle gange er det magisk ✨
ONNX Runtime ( ONNX Runtime-dokumentation ) Implementeringsteams Gratis-agtig Stærke inferensoptimeringer, bred understøttelse, god til standardiseret servering
TensorRT ( NVIDIA TensorRT-dokumentation ) NVIDIA-implementering Betalte vibes (ofte bundtet) Aggressiv kernefusion + præcisionshåndtering, meget hurtig når den klikker
DeepSpeed ​​( ZeRO-dokumentation ) Træningshold Gratis Hukommelses- + gennemløbsoptimeringer (ZeRO osv.). Kan føles som en jetmotor
FSDP (PyTorch) ( PyTorch FSDP-dokumentation ) Træningshold Gratis Shards-parametre/gradienter gør store modeller mindre skræmmende
bitsandbytes kvantisering ( bitsandbytes ) LLM-pædagoger Gratis Lav bitvægt, enorme hukommelsesbesparelser - kvaliteten afhænger af, men pyha 😬
Destillation ( Hinton et al., 2015 ) Produktteams "Tidsomkostning" Mindre elevmodel arver adfærd, normalt bedste ROI på lang sigt
Beskæring ( PyTorch beskæringsvejledning ) Forskning + produkt Gratis Fjerner dødvægt. Virker bedre i kombination med genoptræning
Flash Attention / sammensmeltede kerner ( FlashAttention-dokument ) Præstationsnørder Gratis Hurtigere opmærksomhed, bedre hukommelsesadfærd. En sand sejr for transformers
Triton Inference Server ( dynamisk batching ) Drift/infrastruktur Gratis Produktionsservering, batching, multi-model pipelines - føles enterprise-agtigt

Formateringssærkelse: "Pris" er rodet, fordi open source stadig kan koste dig en weekend med fejlfinding, hvilket er ... en pris. 😵💫

4) Start med måling: Profilér som om du mener det 🔍

Hvis du kun gør én ting fra hele denne guide, så gør dette: mål ordentligt.

I mine egne test kom de største "optimeringsgennembrud" fra at opdage noget pinligt simpelt som:

  • dataloader sulter GPU'en

  • CPU-forbehandlingsflaskehals

  • små batchstørrelser forårsager overhead for kernelopstart

  • langsom tokenisering (tokenizere kan være stille skurke)

  • hukommelsesfragmentering ( noter om PyTorch CUDA-hukommelsesallokator )

  • et enkeltlags dominerende databehandling

Hvad skal måles (minimumsindstilling)

  • Latens (p50, p95, p99) ( SRE på latensprocentiler )

  • Gennemløb (tokens/sek, anmodninger/sek)

  • GPU-udnyttelse (beregning + hukommelse)

  • VRAM / RAM-peaks

  • Pris pr. 1k tokens (eller pr. inferens)

Praktisk profileringstankegang

  • Profilér ét scenarie, du er interesseret i (ikke en legetøjsprompt).

  • Skriv alt ned i en lille "perfekt dagbog".
    Ja, det er kedeligt ... men det sparer dig for at overtale dig selv senere.

(Hvis du vil have et konkret værktøj at starte med: PyTorch Profiler ( torch.profiler docs ) og Nsight Systems ( NVIDIA Nsight Systems ) er de sædvanlige mistænkte.)

5) Data + Træningsoptimering: Den Stille Superkraft 📦🚀

Folk er besatte af modelarkitektur og glemmer pipelinen. Imens brænder pipelinen stille og roligt halvdelen af ​​GPU'en af.

Nemme sejre, der viser sig hurtigt

  • Brug blandet præcision (FP16/BF16 hvor stabil) ( PyTorch AMP / torch.amp ).
    Normalt hurtigere, ofte fint - men vær opmærksom på numeriske særheder.

  • Gradientakkumulering når batchstørrelsen er begrænset ( 🤗 Accelerationsguide )
    Holder optimeringen stabil uden at eksplodere hukommelsen.

  • Gradient checkpointing ( torch.utils.checkpoint )
    Bytter hukommelse med beregning - gør større kontekster mulige.

  • Effektiv tokenisering ( 🤗 Tokenizers )
    Tokenisering kan blive flaskehalsen i stor skala. Det er ikke glamourøst; det betyder noget.

  • Dataloader-tuning
    Flere arbejdere, pinned memory, prefetching - diskret men effektivt 😴➡️💪 ( PyTorch Performance Tuning Guide )

Parametereffektiv finjustering

Hvis du finjusterer store modeller, kan PEFT-metoder (som LoRA-adaptere) reducere træningsomkostningerne markant, samtidig med at de forbliver overraskende stærke ( 🤗 Transformers PEFT-guide , LoRA-artikel ). Dette er et af de "hvorfor gjorde vi ikke det her tidligere?"-øjeblikke.

6) Optimering på arkitekturniveau: Tilpas modellens størrelse 🧩

Nogle gange er den bedste måde at optimere på ... at stoppe med at bruge en model, der er for stor til jobbet. Jeg ved det, helligbrøde 😄.

Ring til os om et par grundlæggende ting:

  • Beslut, om du har brug for fuld generel efterretningstjeneste eller en specialist.

  • Hold kontekstvinduet så stort som det skal være, ikke større.

  • Brug en model, der er trænet til det aktuelle arbejde (klassifikationsmodeller til klassifikationsarbejde osv.).

Praktiske strategier til korrekt størrelsesregulering

  • Skift til en mindre backbone for de fleste anmodninger.
    Router derefter "hårde forespørgsler" til en større model.

  • Brug en to-trins opsætning.
    Hurtige modeludkast, stærkere modelverifikationer eller -redigeringer.
    Det er som at skrive med en ven, der er kræsen - irriterende, men effektivt.

  • Reducer outputlængden.
    Outputtokens koster penge og tid. Hvis din model er uoverskuelig, betaler du for uoverskueligheden.

Jeg har set teams reducere omkostningerne dramatisk ved at håndhæve kortere output. Det føles ubetydeligt. Det virker.

7) Compiler + grafoptimeringer: Hvor hastigheden kommer fra 🏎️

Dette er laget "få computeren til at gøre smartere computerting".

Almindelige teknikker:

Kort sagt: din model er måske hurtig matematisk, men langsom operationelt. Compilere retter noget af det.

Praktiske noter (også kendt som ar)

  • Disse optimeringer kan være følsomme over for ændringer i modellens form.

  • Nogle modeller øger farten meget, andre rokker sig næsten ikke.

  • Nogle gange får man en hastighedsforøgelse og en gådefuld fejl - som en gremlin, der er flyttet ind 🧌

Alligevel, når det virker, er det en af ​​de reneste sejre.

8) Kvantisering, beskæring, destillation: Mindre uden at græde (for meget) 🪓📉

Det er den sektion, folk vil have ... fordi det lyder som en gratis performance. Det kan det godt, men man skal behandle det som en operation.

Kvantisering (lavere præcisionsvægte/aktiveringer)

  • Fantastisk til inferenshastighed og hukommelse

  • Risiko: kvalitetsfald, især på edge-cases

  • Bedste praksis: evaluer på et rigtigt testsæt, ikke vibrationer

Almindelige smagsvarianter, du vil høre om:

Beskæring (fjern parametre)

  • Fjerner "uvigtige" vægte eller strukturer ( PyTorch beskæringsvejledning )

  • Kræver normalt omskoling for at genoprette kvaliteten

  • Virker bedre end folk tror ... når det gøres omhyggeligt

Destillation (eleven lærer af læreren)

Dette er min personlige favorit langsigtede løftestang. Destillation kan producere en mindre model, der opfører sig på samme måde, og den er ofte mere stabil end ekstrem kvantisering ( Destilling the Knowledge in a Neural Network ).

En uperfekt metafor: destillation er som at hælde en kompliceret suppe gennem et filter og få… en mindre suppe. Sådan fungerer suppe ikke, men du forstår ideen 🍲.

9) Servering og inferens: Den virkelige kampzone 🧯

Du kan "optimere" en model og stadig vise den dårligt. Visning er, hvor latenstid og omkostninger bliver reelle.

Servevindere der betyder noget

  • Batching
    forbedrer gennemløbshastigheden. Men øger latenstiden, hvis du overdriver. Balancer det. ( Triton dynamisk batching )

  • Caching
    Prompt caching og genbrug af KV-cache kan være massivt for gentagne kontekster. ( Forklaring af KV-cache )

  • Streaming af output
    Brugere synes, det er hurtigere, selvom den samlede tid er den samme. Opfattelsen er vigtig 🙂.

  • Reduktion af overhead token for token
    Nogle stakke udfører ekstra arbejde pr. token. Reducer denne overhead, og du vinder stort.

Pas på haleforsinkelse

Dit gennemsnit ser måske godt ud, mens dit p99 er en katastrofe. Brugerne lever desværre i halen. ( "Haleforsinkelse" og hvorfor gennemsnit lyver )

10) Hardwarebevidst optimering: Match modellen med maskinen 🧰🖥️

Optimering uden hardwarebevidsthed er som at tune en racerbil uden at tjekke dækkene. Jo, du kan gøre det, men det er lidt fjollet.

GPU-overvejelser

  • Hukommelsesbåndbredde er ofte den begrænsende faktor, ikke rå beregning

  • Større partier kan hjælpe, indtil de ikke længere gør det

  • Kernefusion og opmærksomhedsoptimeringer er enorme for transformere ( FlashAttention: IO-bevidst præcis opmærksomhed )

CPU-overvejelser

  • Threading, vektorisering og hukommelseslokalitet har stor betydning

  • Tokeniseringsoverhead kan dominere ( 🤗 "Hurtige" tokenizere )

  • Du kan have brug for andre kvantiseringsstrategier end på GPU'en

Overvejelser om edge/mobile enheder

  • Hukommelsesfodaftryk bliver prioritet nummer et

  • Latensvarians er vigtig, fordi enheder er ... lunefulde

  • Mindre, specialiserede modeller slår ofte store, generelle modeller

11) Kvalitetsbeskyttelse: "Optimer" ikke dig selv til en fejl 🧪

Enhver hastighedsgevinst bør komme med en kvalitetskontrol. Ellers vil du fejre, sende og så få en besked som "hvorfor taler assistenten pludselig som en pirat?" 🏴☠️

Pragmatiske rækværk:

  • Gyldne prompts (et fast sæt af prompts, du altid tester)

  • Opgavemålinger (nøjagtighed, F1, BLEU, hvad der end passer)

  • Menneskelige stikprøvekontroller (ja, seriøst)

  • Regressionsgrænser ("højst X% fald tilladt")

Spor også fejltilstande:

  • formateringsdrift

  • ændringer i afvisningsadfærd

  • hallucinationsfrekvens

  • inflation af responslængde

Optimering kan ændre adfærd på overraskende måder. Mærkeligt. Irriterende. Forudsigeligt, set i bakspejlet.

12) Tjekliste: Sådan optimerer du AI-modeller trin for trin ✅🤖

Hvis du ønsker en klar rækkefølge for operationer i " Sådan optimerer du AI-modeller" , er her den arbejdsgang, der har tendens til at holde folk ved deres fulde fem:

  1. Definer succes.
    Vælg 1-2 primære metrikker (latens, omkostninger, gennemløb, kvalitet).

  2. Mål baseline
    Profile's reelle arbejdsbelastninger, registrer p50/p95, hukommelse og omkostninger. ( PyTorch Profiler )

  3. Ret flaskehalse i pipeline.
    Dataindlæsning, tokenisering, forbehandling, batching.

  4. Anvend lavrisikoberegningsgevinster.
    Blandet præcision, kerneoptimeringer, bedre batching.

  5. Prøv compiler/runtime-optimeringer.
    Grafoptagelse, inferensruntimes, operatorfusion. ( torch.compile- vejledning , ONNX Runtime-dokumentation )

  6. Reducer modelomkostningerne.
    Kvantiser omhyggeligt, destiller hvis det er muligt, og beskær hvis det er passende.

  7. Rettelser af
    cachelagring af finjustering af servering, samtidighed, indlæsningstest og haleforsinkelse.

  8. Valider kvaliteten.
    Kør regressionstests og sammenlign output side om side.

  9. Iterér.
    Små ændringer, klare noter, gentag. Diskret - effektivt.

Og ja, det er stadig "Sådan optimerer du AI-modeller", selvom det føles mere som "Sådan holder du op med at træde på river". Det samme.

13) Almindelige fejl (så du ikke gentager dem som os andre) 🙃

  • Optimering før måling.
    Du spilder tid. Og så optimerer du med selvtillid den forkerte ting…

  • Jagten på en enkelt benchmark
    Benchmarks lyver ved udeladelse. Din arbejdsbyrde er sandheden.

  • Ignorering af hukommelse
    Hukommelsesproblemer forårsager hastighedsnedgang, nedbrud og jitter. ( Forståelse af CUDA-hukommelsesforbrug i PyTorch )

  • Overkvantisering for tidligt.
    Low-bit kvantisering kan være fantastisk, men start med sikrere trin først.

  • Ingen rollback-plan.
    Hvis du ikke kan vende tilbage hurtigt, bliver hver implementering stressende. Stress skaber fejl.

Afsluttende noter: Den menneskelige måde at optimere på 😌⚡

Optimering af AI-modeller er ikke et enkelt trick. Det er en lagdelt proces: mål, reparer pipeline, brug compilere og runtime, finjuster visning, og krymp derefter modellen med kvantisering eller destillation, hvis det er nødvendigt. Gør det trin for trin, hold kvalitetskravene, og stol ikke på "det føles hurtigere" som en metrik (dine følelser er dejlige, dine følelser er ikke en profiler).

Hvis du vil have den korteste takeaway:

  • Mål først 🔍

  • Optimer pipelinen næste gang 🧵

  • Optimer derefter modellen 🧠

  • Optimer derefter servering 🏗️

  • Hold altid kvalitetstjek ✅

Og hvis det hjælper, så mind dig selv om: målet er ikke en "perfekt model". Målet er en model, der er hurtig, overkommelig og pålidelig nok til, at du kan sove om natten ... de fleste nætter 😴.

Ofte stillede spørgsmål

Hvad optimering af en AI-model betyder i praksis

"Optimer" betyder normalt at forbedre én primær begrænsning: latenstid, omkostninger, hukommelsesfodaftryk, nøjagtighed, stabilitet eller servering af data. Den svære del er afvejninger - at skubbe ét område kan skade et andet. En praktisk tilgang er at vælge et klart mål (som p95-latens eller tid til kvalitet) og optimere hen imod det. Uden et mål er det nemt at "forbedre" og stadig tabe.

Sådan optimerer du AI-modeller uden stille og roligt at gå på kompromis med kvaliteten

Behandl enhver ændring i hastighed eller omkostninger som en potentiel stille regression. Brug beskyttelsesforanstaltninger såsom gyldne prompts, opgavemålinger og hurtige menneskelige stikprøvekontroller. Sæt en klar tærskel for acceptabel kvalitetsforskydning, og sammenlign output side om side. Dette forhindrer, at "det er hurtigere" bliver til "hvorfor blev det pludselig mærkeligt i produktionen?", efter du har sendt.

Hvad skal man måle, før man begynder at optimere

Start med latensprocentiler (p50, p95, p99), gennemløb (tokens/sek eller anmodninger/sek), GPU-udnyttelse og peak VRAM/RAM. Spor omkostninger pr. inferens eller pr. 1k tokens, hvis omkostningerne er en begrænsning. Profilér et reelt scenario, du leverer, ikke en legetøjsprompt. At føre en lille "performancejournal" hjælper dig med at undgå gætværk og gentagelse af fejl.

Hurtige, lavrisikogevinster for træningspræstation

Blandet præcision (FP16/BF16) er ofte den hurtigste første funktion, men vær opmærksom på numeriske særheder. Hvis batchstørrelsen er begrænset, kan gradientakkumulering stabilisere optimeringen uden at sprænge hukommelsen. Gradientcheckpointing bytter ekstra beregning for mindre hukommelse, hvilket muliggør større kontekster. Ignorer ikke tokenisering og dataloader-tuning - de kan stille og roligt udsulte GPU'en.

Hvornår skal man bruge torch.compile, ONNX Runtime eller TensorRT

Disse værktøjer er rettet mod operationelle overhead: grafoptagelse, kernefusion og runtime-grafoptimeringer. De kan levere rene inferenshastighedsforøgelser, men resultaterne varierer afhængigt af modellens form og hardware. Nogle opsætninger føles som magi; andre bevæger sig næsten ikke. Forvent følsomhed over for formændringer og lejlighedsvise "gremlin"-fejl - mål før og efter på din faktiske arbejdsbyrde.

Om kvantisering er det værd, og hvordan man undgår at gå for langt

Kvantisering kan reducere hukommelsen og fremskynde inferens, især med INT8, men kvaliteten kan falde i kanttilfælde. Muligheder med lavere bit (som INT4/k-bit) giver større besparelser med højere risiko. Den sikreste vane er at evaluere på et rigtigt testsæt og sammenligne output, ikke mavefornemmelse. Start med sikrere trin først, og gå derefter kun ned til lavere præcision, hvis det er nødvendigt.

Forskellen mellem beskæring og destillation til reduktion af modelstørrelse

Beskæring fjerner "dødvægts"-parametre og kræver ofte omtræning for at genvinde kvaliteten, især når det gøres aggressivt. Destillation træner en mindre elevmodel til at efterligne en større lærers adfærd, og det kan være et stærkere langsigtet investeringsafkast end ekstrem kvantisering. Hvis du ønsker en mindre model, der opfører sig ens og forbliver stabil, er destillation ofte den renere vej.

Sådan reducerer du inferensomkostninger og latenstid gennem forbedringer af servering

Det er i servering, at optimering bliver håndgribelig: batching øger gennemløbet, men kan skade latensen, hvis den overdrives, så finjuster den omhyggeligt. Caching (hurtig caching og genbrug af KV-cache) kan være enorm, når kontekster gentages. Streaming-output forbedrer den opfattede hastighed, selvom den samlede tid er ensartet. Kig også efter overhead token-for-token i din stak - lille arbejde pr. token akkumuleres hurtigt.

Hvorfor haleforsinkelse er så vigtig, når man optimerer AI-modeller

Gennemsnit kan se fantastiske ud, mens p99 er en katastrofe, og brugerne har en tendens til at leve i halen. Haleforsinkelse kommer ofte fra jitter: hukommelsesfragmentering, CPU-forbehandlingsstigninger, tokeniseringsforsinkelser eller dårlig batching-adfærd. Derfor lægger guiden vægt på percentiler og reelle arbejdsbelastninger. Hvis du kun optimerer p50, kan du stadig levere en oplevelse, der "tilfældigt føles langsom"

Referencer

  1. Amazon Web Services (AWS) - AWS CloudWatch-percentiler (statistiske definitioner) - docs.aws.amazon.com

  2. Google - Hale i skala (bedste praksis for haleforsinkelse) - sre.google

  3. Google - Serviceniveaumål (SRE-bog) - latensprocentiler - sre.google

  4. PyTorch - torch.compile - docs.pytorch.org

  5. PyTorch - FullyShardedDataParallel (FSDP) - docs.pytorch.org

  6. PyTorch - PyTorch Profiler - docs.pytorch.org

  7. PyTorch - CUDA-semantik: hukommelsesstyring (noter om CUDA-hukommelsesallokatorer) - docs.pytorch.org

  8. PyTorch - Automatisk blandet præcision (torch.amp / AMP) - docs.pytorch.org

  9. PyTorch - torch.utils.checkpoint - docs.pytorch.org

  10. PyTorch - Guide til ydeevnejustering - docs.pytorch.org

  11. PyTorch - Beskæringsvejledning - docs.pytorch.org

  12. PyTorch - Forståelse af CUDA-hukommelsesforbrug i PyTorch - docs.pytorch.org

  13. PyTorch - torch.compile vejledning / oversigt - docs.pytorch.org

  14. ONNX Runtime - ONNX Runtime-dokumentation - onnxruntime.ai

  15. NVIDIA - TensorRT-dokumentation - docs.nvidia.com

  16. NVIDIA - TensorRT kvantiserede typer - docs.nvidia.com

  17. NVIDIA - Nsight Systems - developer.nvidia.com

  18. NVIDIA - Triton Inference Server - dynamisk batching - docs.nvidia.com

  19. DeepSpeed ​​- ZeRO Stage 3 dokumentation - deepspeed.readthedocs.io

  20. bitsandbytes (bitsandbytes-foundation) - bitsandbytes - github.com

  21. Krammeansigt - Accelerer: Guide til gradientakkumulering - huggingface.co

  22. Krammeansigt - Tokenizer-dokumentation - huggingface.co

  23. Krammeansigt - Transformers: PEFT-guide - huggingface.co

  24. Krammeansigt - Transformers: KV cache forklaring - huggingface.co

  25. Krammeansigt - Transformers: “Hurtige” tokenisere (tokenizer-klasser) - huggingface.co

  26. arXiv - Destillation af viden i et neuralt netværk (Hinton et al., 2015) - arxiv.org

  27. arXiv - LoRA: Lavrangstilpasning af store sprogmodeller - arxiv.org

  28. arXiv - FlashAttention: Hurtig og hukommelseseffektiv præcis opmærksomhed med IO-Awareness - arxiv.org

Find den nyeste AI i den officielle AI-assistentbutik

Om os

Tilbage til bloggen