Что происходит после обучения модели: обзор книги Inference Engineering
Habr ·
Насколько хорошо новая модель ИИ справляется с задачами — первый вопрос, который обычно задают при ее обсуждении. В техническом сообществе разговор обычно идет о бенчмарках, количестве параметров и гонке рейтингов. Вот только для пользователя это чаще косвенные показатели. Главное — скорость работы, нет ли зависаний под нагрузкой и сколько стоит тариф. Если модель отлично решает задачи, но тормозит, или токены стоят как чугунный мост, ее популярность резко падает в пользу чуть менее эффективной. Поэтому на этапе инференса модель оптимизируют насколько возможно. Об этом ведущий эксперт в области инфраструктуры ИИ Филипп Кили написал целую книгу под названием «Инженерия инференса»: как разместить модель на нужном оборудовании, ускорить ответы, выдержать текущую и пиковую нагрузку и при этом не потратить больше, чем продукт сможет принести. Сегодня коротко разберем основные мысли оттуда. Читать далее