Slik optimaliserer du AI-modeller

Slik optimaliserer du AI-modeller

Kort svar: For å optimalisere AI-modeller, velg én primær begrensning (latens, kostnad, minne, kvalitet, stabilitet eller gjennomstrømning), og registrer deretter en pålitelig grunnlinje før du endrer noe. Fjern først flaskehalser i pipelinen, og bruk deretter lavrisikogevinster som blandet presisjon og batching. Hvis kvaliteten holder, gå videre til kompilator-/kjøretidsverktøy, og reduser deretter modellstørrelsen via kvantisering eller destillasjon når det er nødvendig.

Viktige konklusjoner:

Begrensning : Velg én eller to målmålinger; optimalisering er et landskap av avveininger, ikke gratis gevinster.

Måling : Profiler reelle arbeidsbelastninger med p50/p95/p99, gjennomstrømning, utnyttelse og minnetopper.

Pipeline : Fiks tokenisering, datalastere, forbehandling og batching før du berører modellen.

Visning : Bruk mellomlagring, bevisst batching, samtidighetsjustering og følg nøye med på haleforsinkelse.

Guardrails : Kjør gylne ledetekster, oppgavemålinger og stikkprøvekontroller etter hver ytelsesendring.

Infografikk om hvordan man optimaliserer AI-modeller

🔗 Hvordan evaluere AI-modeller effektivt
Viktige kriterier og trinn for å bedømme modeller rettferdig og pålitelig.

🔗 Slik måler du AI-ytelse med reelle målinger
Bruk referansepunkter, latens, kostnad og kvalitetssignaler for å sammenligne.

🔗 Slik tester du AI-modeller før produksjon
Praktisk testarbeidsflyt: datadeling, stresstilfeller og overvåking.

🔗 Slik bruker du AI til innholdsproduksjon
Gjør ideer om til utkast raskere med strukturerte instruksjoner og iterasjon.

1) Hva «optimaliser» betyr i praksis (fordi alle bruker det forskjellig) 🧠

Når folk sier «optimaliser en AI-modell», kan de mene:

  • Gjør det raskere (lavere ventetid)

  • Gjør det billigere (færre GPU-timer, lavere skyutgifter)

  • Gjør det mindre (minneavtrykk, kantdistribusjon)

  • Gjør det mer nøyaktig (kvalitetsforbedringer, færre hallusinasjoner)

  • Gjør det mer stabilt (mindre varians, færre feil i produksjonen)

  • Gjør det enklere å servere (gjennomstrømning, batching, forutsigbar ytelse)

Her er den mildt sagt irriterende sannheten: du kan ikke maksimere alle disse samtidig. Optimalisering er som å klemme en ballong – skyv den ene siden inn, og den andre siden spretter ut. Ikke alltid, men ofte nok til at du bør planlegge for avveininger.

Så før du berører noe, velg din primære begrensning :

2) Slik ser en god versjon av AI-modelloptimalisering ut ✅

En god versjon av optimalisering er ikke bare å «bruke kvantisering og be». Det er et system. De beste oppsettene har vanligvis:

  • En grunnlinje du stoler på
    Hvis du ikke kan gjenskape dine nåværende resultater, kan du ikke vite at du har forbedret noe. Enkelt ... men folk hopper over det. Så går de i en spiral.

  • En klar målmåling som
    «raskere» er vag. «Kutt p95-latens fra 900 ms til 300 ms med samme kvalitetspoengsum» er et reelt mål.

  • Rekkverk for kvalitet.
    Hver prestasjon som vinner risikerer en stille kvalitetsregresjon. Du trenger tester, evalueringer eller i det minste en fornuftspakke.

  • Maskinvarebevissthet
    En «rask» modell på én GPU kan krype på en annen. CPU-er er sin egen spesielle type kaos.

  • Iterative endringer, ikke en big bang-omskriving.
    Når du endrer fem ting samtidig og ytelsen forbedres, vet du ikke hvorfor. Noe som er … urovekkende.

Optimalisering bør føles som å stemme en gitar – små justeringer, lytt nøye, gjenta 🎸. Hvis det føles som å sjonglere med kniver, er det noe galt.

3) Sammenligningstabell: Populære alternativer for å optimalisere AI-modeller 📊

Nedenfor finner du en rask og litt rotete sammenligningstabell over vanlige optimaliseringsverktøy/-tilnærminger. Nei, den er ikke helt «rettferdig» – det er ikke virkeligheten heller.

Verktøy / alternativ Publikum Pris Hvorfor det fungerer
PyTorch torch.compile ( PyTorch-dokumentasjon ) PyTorch-folk Gratis Graffangst + kompilatortriks kan kutte ned på overhead ... noen ganger er det magisk ✨
ONNX Runtime ( ONNX Runtime-dokumentasjon ) Distribusjonsteam Gratis-aktig Sterke inferensoptimaliseringer, bred støtte, bra for standardisert servering
TensorRT ( NVIDIA TensorRT-dokumentasjon ) NVIDIA-distribusjon Betalte vibber (ofte inkludert) Aggressiv kjernefusjon + presisjonshåndtering, veldig rask når det klikker
DeepSpeed ​​( ZeRO-dokumentasjon ) Treningsteam Gratis Minne- og gjennomstrømningsoptimaliseringer (ZeRO osv.). Kan føles som en jetmotor
FSDP (PyTorch) ( PyTorch FSDP-dokumentasjon ) Treningsteam Gratis Shards-parametere/gradienter, gjør store modeller mindre skumle
bitsandbytes kvantisering ( bitsandbytes ) LLM-meklere Gratis Lav bitvekt, enorme minnebesparelser – kvaliteten avhenger, men puh 😬
Destillasjon ( Hinton et al., 2015 ) Produktteam «Tidkostnad» Mindre studentmodell arver atferd, vanligvis best avkastning på lang sikt
Beskjæring ( PyTorch-veiledning for beskjæring ) Forskning + produkt Gratis Fjerner dødvekt. Fungerer bedre i kombinasjon med omtrening
Flash Attention / fusjonerte kjerner ( FlashAttention-artikkel ) Ytelsesnerder Gratis Raskere oppmerksomhet, bedre hukommelse. En skikkelig seier for transformers
Triton Inference Server ( dynamisk batching ) Drift/infrastruktur Gratis Produksjonsservering, batching, flermodellsrørledninger – føles som en bedrift

Formateringssæregenhet: «Pris» er rotete fordi åpen kildekode fortsatt kan koste deg en helg med feilsøking, som er ... en pris. 😵💫

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

Hvis du bare gjør én ting fra hele denne guiden, gjør dette: mål riktig.

I min egen testing kom de største «optimaliseringsgjennombruddene» fra å oppdage noe pinlig enkelt som:

  • datalaster som sulter GPU-en

  • CPU-forbehandling flaskehals

  • små batchstørrelser som forårsaker overhead for kjerneoppstart

  • langsom tokenisering (tokeniserere kan være stille skurker)

  • minnefragmentering ( notater om PyTorch CUDA-minneallokator )

  • et enkeltlags dominerende databehandling

Hva som skal måles (minimumsverdi)

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

  • Gjennomstrømning (tokens/sek, forespørsler/sek)

  • GPU-utnyttelse (beregning + minne)

  • VRAM / RAM-topper

  • Kostnad per 1000 tokens (eller per inferanse)

Praktisk profileringstankegang

  • Profiler ett scenario du bryr deg om (ikke en leketøysoppgave).

  • Skriv ned alt i en liten «perfekt journal».
    Ja, det er kjedelig ... men det sparer deg for å bli oversett senere.

(Hvis du vil ha et konkret verktøy å starte med: PyTorch Profiler ( torch.profiler docs ) og Nsight Systems ( NVIDIA Nsight Systems ) er de vanlige mistenkte.)

5) Data + Treningsoptimalisering: Den stille superkraften 📦🚀

Folk er besatt av modellarkitektur og glemmer pipelinen. I mellomtiden brenner pipelinen stille halve GPU-en.

Enkle seire som dukker opp raskt

  • Bruk blandet presisjon (FP16/BF16 der det er stabilt) ( PyTorch AMP / torch.amp ).
    Vanligvis raskere, ofte fint – men vær oppmerksom på numeriske særegenheter.

  • Gradientakkumulering når batchstørrelsen er begrenset ( 🤗 Akselerasjonsguide )
    Holder optimaliseringen stabil uten å eksplodere minne.

  • Gradient-sjekkpunkting ( torch.utils.checkpoint )
    Bytter databehandling mot minne – gjør større kontekster mulige.

  • Effektiv tokenisering ( 🤗 Tokenizers )
    Tokenisering kan bli flaskehalsen i stor skala. Det er ikke glamorøst; det betyr noe.

  • Dataloader-justering
    Flere arbeidere, festet minne, forhåndshenting - lite prangende, men effektivt 😴➡️💪 ( PyTorch-guide for ytelsesjustering )

Parametereffektiv finjustering

Hvis du finjusterer store modeller, kan PEFT-metoder (som LoRA-lignende adaptere) redusere treningskostnadene betraktelig, samtidig som de forblir overraskende sterke ( 🤗 Transformers PEFT-guide , LoRA-artikkel ). Dette er et av de «hvorfor gjorde vi ikke dette tidligere?»-øyeblikkene.

6) Optimalisering på arkitekturnivå: Riktig størrelse på modellen 🧩

Noen ganger er den beste måten å optimalisere på ... å slutte å bruke en modell som er for stor for jobben. Jeg vet, helligbrøde 😄.

Ring oss om noen grunnleggende punkter:

  • Bestem om du trenger full generell etterretningsfølelse, eller en spesialist.

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

  • Bruk en modell som er trent for den aktuelle jobben (klassifiseringsmodeller for klassifiseringsarbeid osv.).

Praktiske strategier for riktig størrelse

  • Bytt til en mindre stamnett for de fleste forespørsler,
    og rute deretter «harde spørringer» til en større modell.

  • Bruk et to-trinns oppsett.
    Raske modellutkast, sterkere modellverifiseringer eller redigeringer.
    Det er som å skrive med en venn som er kresen – irriterende, men effektivt.

  • Reduser lengden på utdata
    Utdatatokener koster penger og tid. Hvis modellen din er uoversiktlig, betaler du for uoversikten.

Jeg har sett team kutte kostnader dramatisk ved å håndheve kortere resultater. Det føles smålig. Det fungerer.

7) Kompilator- + grafoptimaliseringer: Hvor hastigheten kommer fra 🏎️

Dette er laget «få datamaskinen til å gjøre smartere datatjenester».

Vanlige teknikker:

Enkelt sagt: modellen din er kanskje rask matematisk, men treg operasjonelt. Kompilatorer fikser noe av det.

Praktiske notater (også kjent som arr)

  • Disse optimaliseringene kan være følsomme for endringer i modellens form.

  • Noen modeller øker hastigheten mye, andre rikker seg knapt.

  • Noen ganger får du en fartsøkning og en forvirrende feil - som en gremlin som har flyttet inn 🧌

Likevel, når det fungerer, er det en av de reneste seirene.

8) Kvantisering, beskjæring, destillasjon: Mindre uten å gråte (for mye) 🪓📉

Dette er den delen folk vil ha ... fordi det høres ut som en gratis forestilling. Det kan det være, men du må behandle det som en operasjon.

Kvantisering (lavere presisjonsvekter/aktiveringer)

  • Flott for inferenshastighet og minne

  • Risiko: kvalitetsfall, spesielt på edge-cases

  • Beste praksis: evaluer på et ekte testsett, ikke vibrasjoner

Vanlige smaker du vil høre om:

Beskjæring (fjern parametere)

  • Fjerner «uviktige» vekter eller strukturer ( PyTorch-beskjæringsveiledning )

  • Trenger vanligvis omskolering for å gjenopprette kvaliteten

  • Fungerer bedre enn folk tror ... når det gjøres forsiktig

Destillasjon (eleven lærer av læreren)

Dette er min personlige favoritt langsiktige spak. Destillasjon kan produsere en mindre modell som oppfører seg på lignende måte, og den er ofte mer stabil enn ekstrem kvantisering ( Destillasjon av kunnskapen i et nevralt nettverk ).

En ufullkommen metafor: destillasjon er som å helle en komplisert suppe gjennom et filter og få … en mindre suppe. Det er ikke sånn suppe fungerer, men du skjønner tegninga 🍲.

9) Servering og inferens: Den virkelige kampsonen 🧯

Du kan «optimalisere» en modell og fortsatt vise den dårlig. Visning er der latens og kostnader blir reelle.

Servevinner som betyr noe

  • Batching
    forbedrer gjennomstrømningen. Men øker latensen hvis du overdriver. Balanser det. ( Triton dynamisk batching )

  • Hurtig
    mellomlagring og gjenbruk av KV-mellomlagring kan være enormt for gjentatte kontekster. ( Forklaring av KV-mellomlagring )

  • Strømming av utdata
    Brukere føler at det er raskere selv om den totale tiden er lik. Oppfatning er viktig 🙂

  • Reduksjon av overhead token for token
    Noen stabler gjør ekstra arbeid per token. Reduser denne overheaden, og du vinner stort.

Se opp for haleforsinkelse

Gjennomsnittet ditt kan se bra ut, mens p99-en din er en katastrofe. Brukerne lever dessverre i halen. ( «Haleforsinkelse» og hvorfor gjennomsnitt lyver )

10) Maskinvarebevisst optimalisering: Match modellen med maskinen 🧰🖥️

Å optimalisere uten maskinvarekunnskap er som å tune en racerbil uten å sjekke dekkene. Jada, du kan gjøre det, men det er litt dumt.

GPU-hensyn

  • Minnebåndbredde er ofte den begrensende faktoren, ikke rå beregning

  • Større partistørrelser kan hjelpe, helt til de ikke lenger gjør det

  • Kjernefusjon og oppmerksomhetsoptimaliseringer er enorme for transformere ( FlashAttention: IO-bevisst nøyaktig oppmerksomhet )

CPU-hensyn

  • Tråding, vektorisering og minnelokalitet er viktige

  • Tokeniseringsoverhead kan dominere ( 🤗 "raske" tokeniserere )

  • Du kan trenge andre kvantiseringsstrategier enn på GPU

Hensyn til kant/mobilitet

  • Minneavtrykk blir prioritet nummer én

  • Latensvarians er viktig fordi enheter er ... lunefulle

  • Mindre, spesialiserte modeller slår ofte store generelle modeller

11) Kvalitetsbeskyttelse: Ikke «optimaliser» deg selv til en feil 🧪

Enhver fartsseier bør komme med en kvalitetssjekk. Ellers feirer du, sender en sending, og får så en melding som «hvorfor snakker assistenten plutselig som en pirat?» 🏴☠️

Pragmatiske rekkverk:

  • Gyldne ledetekster (fast sett med ledetekster du alltid tester)

  • Oppgavemålinger (nøyaktighet, F1, BLEU, hva som helst som passer)

  • Menneskelige stikkprøvekontroller (ja, seriøst)

  • Regresjonsterskler («ikke mer enn X % fall tillatt»)

Spor også feilmoduser:

  • formateringsavvik

  • endringer i avvisningsatferd

  • hallusinasjonsfrekvens

  • inflasjon av responslengde

Optimalisering kan endre atferd på overraskende måter. Merkelig. Irriterende. Forutsigbart, sett i ettertid.

12) Sjekkliste: Slik optimaliserer du AI-modeller trinn for trinn ✅🤖

Hvis du ønsker en tydelig rekkefølge for operasjoner for hvordan du optimaliserer AI-modeller , er dette arbeidsflyten som pleier å holde folk ved like:

  1. Definer suksess.
    Velg 1–2 primære målinger (forsinkelse, kostnad, gjennomstrømning, kvalitet).

  2. Mål
    reelle arbeidsbelastninger i grunnlinjeprofilen, registrer p50/p95, minne og kostnader. ( PyTorch Profiler )

  3. Fiks flaskehalser i pipeline.
    Datainnlasting, tokenisering, forbehandling, batching.

  4. Bruk lavrisikoberegningsgevinster.
    Blandet presisjon, kjerneoptimaliseringer og bedre batching.

  5. Prøv kompilator-/kjøretidsoptimaliseringer.
    Graffangst, inferenskjøretider, operatorfusjon. ( torch.compile- opplæring , ONNX Runtime-dokumentasjon ).

  6. Reduser modellkostnaden.
    Kvantiser nøye, destiller hvis mulig, beskjær hvis det er passende.

  7. finjusterte serveringer
    , samtidighet, lasttesting og haleforsinkelse.

  8. Valider kvaliteten.
    Kjør regresjonstester og sammenlign utdata side om side.

  9. Gjenta.
    Små endringer, tydelige notater, gjenta. Ikke-prangende - effektivt.

Og ja, dette er fortsatt Hvordan optimalisere AI-modeller, selv om det føles mer som «Hvordan slutte å tråkke på raker». Det samme.

13) Vanlige feil (slik at du ikke gjentar dem som resten av oss) 🙃

  • Optimalisering før måling.
    Du kaster bort tid. Og så optimaliserer du feil ting med selvtillit ...

  • Å jage én enkelt referanseindeks.
    Referanseindekser lyver ved utelatelse. Arbeidsmengden din er sannheten.

  • Ignorering av minne
    Minneproblemer forårsaker tregheter, krasj og jitter. ( Forstå CUDA-minnebruk i PyTorch )

  • Overkvantisering for tidlig.
    Lav-bit kvantisering kan være fantastisk, men start med tryggere trinn først.

  • Ingen tilbakerullingsplan
    Hvis du ikke kan gå tilbake raskt, blir hver utrulling stressende. Stress skaper feil.

Avsluttende notater: Den menneskelige måten å optimalisere på 😌⚡

«Slik optimaliserer du AI-modeller» er ikke et enkelt triks. Det er en lagdelt prosess: mål, fiks pipeline, bruk kompilatorer og kjøretider, finjuster servering, og krymp deretter modellen med kvantisering eller destillasjon om nødvendig. Gjør det trinn for trinn, hold kvalitetskravene, og ikke stol på «det føles raskere» som en målestokk (følelsene dine er herlige, følelsene dine er ikke en profiler).

Hvis du vil ha den korteste takeawayen:

  • Mål først 🔍

  • Optimaliser pipelinen neste gang 🧵

  • Optimaliser deretter modellen 🧠

  • Optimaliser deretter servering 🏗️

  • Gjennomfør alltid kvalitetskontroller ✅

Og hvis det hjelper, minn deg selv på: målet er ikke en «perfekt modell». Målet er en modell som er rask, rimelig og pålitelig nok til at du kan sove om natten … de fleste netter 😴.

Vanlige spørsmål

Hva optimalisering av en AI-modell betyr i praksis

«Optimalisere» betyr vanligvis å forbedre én primær begrensning: latens, kostnad, minneavtrykk, nøyaktighet, stabilitet eller servering av gjennomstrømning. Den vanskelige delen er avveininger – å presse ett område kan skade et annet. En praktisk tilnærming er å velge et tydelig mål (som p95-latens eller tid til kvalitet) og optimalisere mot det. Uten et mål er det lett å «forbedre» og fortsatt tape.

Slik optimaliserer du AI-modeller uten å stille gå på bekostning av kvaliteten

Behandle enhver endring i hastighet eller kostnader som en potensiell stille regresjon. Bruk beskyttelsesrekker som gullprompter, oppgavemålinger og raske menneskelige stikkprøvekontroller. Sett en tydelig terskel for akseptabel kvalitetsavvik og sammenlign resultater side om side. Dette hindrer at «det er raskere» blir til «hvorfor ble det plutselig rart i produksjonen?» etter at du har sendt.

Hva du bør måle før du begynner å optimalisere

Start med latenspersentiler (p50, p95, p99), gjennomstrømning (tokener/sek eller forespørsler/sek), GPU-utnyttelse og maksimal VRAM/RAM. Spor kostnad per inferens eller per 1000 tokener hvis kostnad er en begrensning. Profiler et reelt scenario du serverer, ikke en leketøysprompt. Å føre en liten «ytelsesjournal» hjelper deg med å unngå gjetting og gjentakelse av feil.

Raske, lavrisikogevinster for treningsytelse

Blandet presisjon (FP16/BF16) er ofte den raskeste første spaken, men vær oppmerksom på numeriske særegenheter. Hvis batchstørrelsen er begrenset, kan gradientakkumulering stabilisere optimaliseringen uten å ødelegge minnet. Gradientsjekkpunkting bytter ekstra databehandling mot mindre minne, noe som muliggjør større kontekster. Ikke ignorer tokenisering og datalasterjustering – de kan stille og rolig sulte GPU-en.

Når skal man bruke torch.compile, ONNX Runtime eller TensorRT

Disse verktøyene retter seg mot driftsmessige overheadkostnader: grafregistrering, kjernefusjon og optimalisering av grafer under kjøring. De kan levere rene inferenshastighetsøkninger, men resultatene varierer avhengig av modellens form og maskinvare. Noen oppsett føles som magi; andre beveger seg knapt. Forvent følsomhet for formendringer og sporadiske "gremlin"-feil – mål før og etter på den virkelige arbeidsmengden din.

Om kvantisering er verdt det, og hvordan man unngår å gå for langt

Kvantisering kan redusere minnet og øke hastigheten på inferens, spesielt med INT8, men kvaliteten kan glippe i kanttilfeller. Lavere-bit-alternativer (som INT4/k-bit) gir større besparelser med høyere risiko. Den tryggeste vanen er å evaluere på et ekte testsett og sammenligne resultater, ikke magefølelse. Start med tryggere trinn først, og gå deretter bare til lavere presisjon hvis det er nødvendig.

Forskjellen mellom beskjæring og destillasjon for reduksjon av modellstørrelse

Beskjæring fjerner «dødvekts»-parametere og krever ofte omtrening for å gjenopprette kvaliteten, spesielt når det gjøres aggressivt. Destillasjon trener en mindre elevmodell til å etterligne en større lærers oppførsel, og det kan gi en sterkere langsiktig avkastning enn ekstrem kvantisering. Hvis du ønsker en mindre modell som oppfører seg likt og holder seg stabil, er destillasjon ofte den renere veien.

Hvordan redusere inferenskostnader og ventetid gjennom forbedringer av servering

Det er i servering at optimalisering blir konkret: batching øker gjennomstrømningen, men kan skade latensen hvis den overdrives, så juster den nøye. Caching (rask caching og gjenbruk av KV-cache) kan være enormt når kontekster gjentas. Strømming av utdata forbedrer opplevd hastighet selv om den totale tiden er lik. Se også etter token-for-token overhead i stacken din – lite arbeid per token akkumuleres raskt.

Hvorfor haleforsinkelse er så viktig når man optimaliserer AI-modeller

Gjennomsnitt kan se bra ut, mens p99 er en katastrofe, og brukere har en tendens til å leve i halen. Haleforsinkelse kommer ofte fra jitter: minnefragmentering, CPU-forbehandlingstopper, tokeniseringsforsinkelser eller dårlig batching-atferd. Det er derfor veiledningen vektlegger persentiler og reelle arbeidsbelastninger. Hvis du bare optimaliserer p50, kan du fortsatt levere en opplevelse som «tilfeldig føles treg»

Referanser

  1. Amazon Web Services (AWS) – AWS CloudWatch-persentiler (statistikkdefinisjoner) – docs.aws.amazon.com

  2. Google – Haleforsinkelse (beste praksis for haleforsinkelse) – sre.google

  3. Google – Servicenivåmål (SRE-bok) – latenspersentiler – 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-semantikk: minnehåndtering (notater om CUDA-minneallokatorer) - docs.pytorch.org

  8. PyTorch – Automatisk blandet presisjon (torch.amp / AMP) – docs.pytorch.org

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

  10. PyTorch – Veiledning for ytelsesjustering – docs.pytorch.org

  11. PyTorch – Opplæring i beskjæring – docs.pytorch.org

  12. PyTorch – Forstå CUDA-minnebruk i PyTorch – docs.pytorch.org

  13. PyTorch - torch.compile veiledning / oversikt - docs.pytorch.org

  14. ONNX Runtime – ONNX Runtime-dokumentasjon – onnxruntime.ai

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

  16. NVIDIA – TensorRT-kvantiserte typer – docs.nvidia.com

  17. NVIDIA – Nsight Systems – utvikler.nvidia.com

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

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

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

  21. Klemfjes - Akselerer: Veiledning for gradientakkumulering - huggingface.co

  22. Klemfjes - Tokenizer-dokumentasjon - huggingface.co

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

  24. Klemfjes - Transformers: KV-cacheforklaring - huggingface.co

  25. Klemfjes - Transformers: «Raske» tokeniserere (tokenizer-klasser) - huggingface.co

  26. arXiv – Destillering av kunnskapen i et nevralt nettverk (Hinton et al., 2015) – arxiv.org

  27. arXiv - LoRA: Lavrangert tilpasning av store språkmodeller - arxiv.org

  28. arXiv - FlashAttention: Rask og minneeffektiv nøyaktig oppmerksomhet med IO-bevissthet - arxiv.org

Finn den nyeste AI-en i den offisielle AI-assistentbutikken

Om oss

Tilbake til bloggen