Inference vs treenimine: miks AI käitamine erineb selle ehitamisest

Inference vs treenimine: miks AI käitamine erineb selle ehitamisest

Kaks täiesti erinevat probleemi

Kõik räägivad tehisintellekti mudelitest. ChatGPT. Pildigeneraatorid. Hääleassistendid. Kuid on üks põhimõtteline erinevus, mida keegi ei selgita:

Mudeli loomine (treenimine) ja mudeli kasutamine (inferents) on täiesti erinevad toimingud. Erinev riistvara. Erinevad optimeerimiseesmärgid. Erinevad kulud. Erinevad väljakutsed.

Selle erinevuse mõistmine on ülioluline. Sest nõuded ei saaks olla erinevamad.

Mis treenimine tegelikult on

Treenimine on ühekordne (või perioodiline) protsess mudeli loomiseks.

Sul on andmed. Palju andmeid. Sul on mudeli arhitektuur. Algselt juhuslike kaaludega. Treenimine kohandab neid kaalusid, kuni mudel töötab.

Treenimise tunnused:

• Ühekordne pingutus: Treenid üks kord (või treenid perioodiliselt uuesti). Mitte pidevalt. Partiiprotsess.
• Arvutusmahukas: Miljardeid toiminguid. Päevi või nädalaid GPU-aega. Tohutu arvutuseelarve.
• Aja taluvus: Kui treenimine võtab nädala päeva asemel, on see okei. Sa ootad. Reaalaja nõudeid pole.
• Kulude taluvus: Treenimine võib maksta miljoneid. Kuid see jaotub kõigi mudeli tulevaste kasutuskordade vahel. Kulu lõpliku ennustuse kohta on tilluke.
• Kvaliteedikesksus: Sul on oluline mudeli kvaliteet. Täpsus. Jõudlus. Sa kulutad lisatöötlusvõimsust, et saada 0,1% parem täpsus. Seda tasub teha.

Treenimine on partiiprotsess. Offline. Kallis. Aja suhtes tolerantne. Kvaliteedile keskendunud.

Mis inferents tegelikult on

Inferents on treenitud mudeli kasutamine ennustuste tegemiseks. See toimub iga kord, kui keegi sinu tehisintellekti kasutab.

Kasutaja saadab päringu. Mudel töötleb selle. Tagastab ennustuse. Kordub miljoneid kordi päevas.

Inferentsi tunnused:

• Pidev töö: Mitte ühekordne. Toimub miljoneid või miljardeid kordi. Iga kasutaja interaktsioon. Iga API-kutse.
• Latentsustundlik: Kasutajad ootavad hetkelisi vastuseid. Millisekundid loevad. Viivitused on vastuvõetamatud.
• Kulud ennustuse kohta: Iga ennustus maksab raha. Arvutusvõimsus. Elekter. Suures mahus korrutuvad väikesed kulud. Optimeerimine on kohustuslik.
• Piiratud ressursid: Töötab sageli ääre-seadmetes. Telefonid. IoT. Piiratud elekter. Piiratud mälu. Piiratud arvutusvõimsus.
• Kvaliteedi ja kiiruse kompromiss: Võite nõustuda veidi madalama täpsusega palju kiirema inferentsi nimel. Kasutajatele on oluline reageerimisvõime.

Inferents on võrgus. Reaalajas. Kulutundlik. Latentsustundlik. Piiratud ressurssidega.

Riistvara jaotus

Treenimine ja inferents töötavad sageli täiesti erineval riistvaral:

Treenimise riistvara:

Andmekeskuse GPU-d. Tipptasemel. Tuhandeid eurosid ühiku kohta. Optimeeritud läbilaskevõimele. Massiivne paralleelsus. Latentsuspiiranguid pole.

NVIDIA A100, H100. Google TPU-d. Kohandatud AI-kiirendid. Energiatarve ei loe. Jõudlus loeb.

Inferentsi riistvara:

Protsessorid. Ääre-seadmed. Telefonid. Manussüsteemid. Optimeeritud tõhususele. Latentsusele. Energiatarbele.

Intel Xeon protsessorid. ARM-protsessorid. Apple Neural Engine. Edge TPU-d. Odavad. Tõhusad. Kõikjal.

Riistvara optimeerimise eesmärgid on vastupidised. Treenimine: maksimaalne läbilaskevõime. Inferents: minimaalne latentsus ja energiatarve.

Arvutuslikud erinevused

See, mida riistvara tegelikult teeb, erineb põhimõtteliselt:

Treenimise arvutus:

Edasisuunaline läbimine: arvuta ennustused. Tagasisuunaline läbimine: arvuta gradiendid. Kaalude uuendamine: kohanda parameetreid. Korda miljoneid kordi.

Nii edasi- kui ka tagasisuunaline läbimine. Suured mälunõuded. Salvesta kõik aktiveeringud tagasilevimiseks. Salvesta gradiendid. Salvesta optimeerija olek.

Mälujalajälg on 3-4× mudeli suurusest. Arvutus on 2× (edasi ja tagasi). Kõik on raske.

Inferentsi arvutus:

Ainult edasisuunaline läbimine. Ei mingit tagasisuunalist läbimist. Ei mingit gradientide arvutamist. Ei mingeid kaalude uuendusi. Lihtsalt: sisend → mudel → väljund.

Mälumaht on 1× mudeli suurus (ainult kaalud). Arvutusmaht on 1× (ainult edasisuund). Palju kergem.

Sama mudel. Täiesti erinev arvutusmustrid.

Optimeerimise eesmärgid (mis sind tegelikult huvitab)

Treening ja inferents optimeerivad erinevaid eesmärke:

Treeningu optimeerimine:

• Täpsus: Peamine eesmärk. Saada parim võimalik mudel. Kuluta rohkem arvutusvõimsust, kui see parandab täpsust.
• Konvergentsi kiirus: Kiirem treening tähendab kiiremat iteratsiooni. Paremad hüperparameetrid. Rohkem katseid. Kuid täpsus on olulisem.
• Stabiilsus: Treening ei tohi kokku kukkuda. Gradiendid ei tohi plahvatada. Konvergents peab olema usaldusväärne. Päevade arvutusvõimsuse raiskamine ebaõnnestunud käituse peale on vastuvõetamatu.

Inferentsi optimeerimine:

• Latentsus: Reageerimisaeg loeb. Kasutajad ootavad. Millisekundid loevad. See on peamine mõõdik.
• Läbilaskevõime: Ennustusi sekundis. Suures mahus määrab see, kui palju servereid vajad. Kulud kasvavad lineaarselt.
• Tõhusus: Energiatarve. Eriti ääre-seadmetel. Aku kestvus loeb. Soojuspiirangud loevad.
• Mälu: Väiksemad mudelid mahuvad väiksematele seadmetele. Väiksem mälumaht tähendab laiemat kasutusvõimalust.

Erinevad eesmärgid. Erinevad optimeerimised. Erinevad kompromissid.

Kulude võrrand

Majandus on täiesti erinev:

Treeningu kulud:

Ühekordne (või perioodiline). Miljoneid eurosid suurte mudelite puhul. Kuid amortiseeritakse miljardite inferentside peale. Treeningu kulu ennustuse kohta: senti murdosa.

Saad õigustada tohutuid treeningeelarveid, kui mudelit kasutatakse laialdaselt.

Inferentsi kulud:

Kulu ennustuse kohta. Korrutatud miljardite ennustustega. Isegi pisikesed kulud muutuvad suures mahus tohutuks.

Inferentsi kulu vähendamine 10% võrra säästab miljoneid aastas. Optimeerimisel on vahetu investeeringutasuvus.

Näidisarvestus:

Treening: 10 miljonit eurot ühekordne kulu

Inferents: 1 miljard ennustust päevas

Inferentsi kulu: 0,001 eurot ennustuse kohta = 1 miljon eurot päevas = 365 miljonit eurot aastas

Inferentsi kulud varjutavad treeningukulud suures mahus. Seetõttu on inferentsi optimeerimine nii oluline.

Binaarsed võrgustikud muudavad kõike

Siin on koht, kus binaarsed võrgustikud nihutavad põhjalikult võrrandit:

Treening binaarsete võrgustikega:

Hübriidne lähenemine. Täistäpsusega gradiendid. Binaarne edasisuund. 2× kiirem kui ujukomaarvudega treening. Kuid siiski arvutusmahukas.

Treeningu paranemine on tore. Kuid treening on ühekordne. Tegelik kasu on inferentsis.

Inferents binaarsete võrgustikega:

XNOR ja popcount korrutamise-liitmise asemel. 6 transistorit tuhandete asemel. Massiivne kiirendus protsessoritel.

40× kiirem inferents protsessoritel võrreldes ujukomaarvudega GPU-del. 96% energiasääst. Kulude vähenemine skaleerub lineaarselt.

Miljardi ennustuse juures päevas säästab see sadu miljoneid aastas. Äriargument on vaieldamatu.

Dweve lähenemine:

Treeni binaarseid piirangumudeleid. Kasuta protsessoreid. GPU-sid pole inferentsiks vaja. Käivita igal seadmel. Igas kohas.

Inferentsi optimeerimine on koht, kus binaarsed võrgustikud säravad. Treeningu eelised on teisejärgulised. Kasutuselevõtt on mängumuutja.

Mudeli tihendamine (lõhe ületamine)

Sageli treenid suure, kasutusele võtad väikese. Tihendamistehnikad ühendavad treeningu ja inferentsi:

• Kvantimine: Treening ujukomaarvudega. Teisenda madalamale täpsusele (INT8, INT4). Kasuta kvanditud mudelit. Väiksem, kiirem, sama täpsus (enamasti).
• Kärpimine: Eemalda mittevajalikud kaalud. Hõredad mudelid. Sama täpsus, murdosa suurusest. Kiirem järeldamine.
• Destilleerimine: Treeni suur õpetajamudel. Treeni väike õpilasmudel õpetajat jäljendama. Kasuta õpilasmudelit. Tihendatud teadmised.
• Binaarne teisendus: Treeni binaartehnikaid arvestades. Kasuta puhast binaarset mudelit. Äärmuslik tihendamine. Maksimaalne järeldamiskiirus.

Need tehnikad optimeerivad järeldamist, säilitades samal ajal treeningu paindlikkuse. Parim mõlemast maailmast.

Reaalse maailma kasutusmustrid

Kuidas see tegelikult tootmises töötab:

• Pilvejäreldamine: Treeni tipptasemel GPU-del. Kasuta järeldamiseks CPU-klastreid. Horisontaalne skaleerimine. Kulude optimeerimine. See on tavaline muster.
• Servajäreldamine: Treeni pilves. Tihenda mudel. Kasuta servaseadmetes. Telefonid, IoT, manussüsteemid. Madal latentsus. Privaatsus. Võrguühenduseta töö.
• Hübriidne lähenemine: Lihtsad päringud servas. Keerulised päringud pilve. Parim latentsus tavalistel juhtudel. Langes tagasi pilve äärejuhtudel.
• Dweve muster: Treeni piirangumudeleid (evolutsiooniline otsing, mitte gradientlaskumine). Kasuta binaarset loogikat igal CPU-l. Serva-esmane arhitektuur. Pilv valikuline.

Jälgimine ja hooldus

Treening: seadista ja jälgi. Järeldamine: jälgi pidevalt.

• Treeningu jälgimine: Kaokõverad. Gradiendi normid. Valideerimistäpsus. Kontrolli perioodiliselt. Kohanda vajadusel. Mitte reaalajas.
• Järeldamise jälgimine: Latentsuse protsentiilid. Veamäärad. Läbilaskevõime. Ressursikasutus. Reaalajas armatuurlauad. Hoiatused halvenemise korral.

Järeldamine on tootmine. Treening on arendus. Tootmise jälgimine on 24/7. Arenduse jälgimine on katkendlik.

Mida pead meeles pidama

Kui sa ei võta siit midagi muud, siis pea meeles:

• 1. Treening ja inferents on põhimõtteliselt erinevad. Treening: hulgi, võrguühenduseta, kallis, kvaliteedile keskendunud. Inferents: võrgus, reaalajas, kulutundlik, latentsuskriitiline.
• 2. Riistvaranõuded on vastupidised. Treening: maksimaalne läbilaskevõime, toide piiramatu. Inferents: minimaalne latentsus, toitepiirangutega, servatöötlus.
• 3. Skaalas domineerivad inferentsikulud. Treening võib maksta miljoneid. Inferents maksab sadu miljoneid aastas. Optimeerimise tasuvus on kohene.
• 4. Binaarsed võrgud paistavad silma inferentsis. Treeningu eelised on meeldivad. Inferentsi eelised on märkimisväärsed. 40× kiirem, 96% vähem energiat, kasutatav kõikjal.
• 5. Tihendamine ületab lõhe. Treeni suurelt. Kasuta väikest. Kvantimine, kärpimine, destilleerimine. Optimeeri inferentsi jaoks, säilitades treeningu paindlikkuse.
• 6. Tootmisinferents vajab jälgimist. Reaalajas mõõdikud. Latentsus, vead, läbilaskevõime. 24/7 nähtavus. Treeningu jälgimine on katkendlik.
• 7. Kasutusmustrid varieeruvad. Pilv, serv, hübriid. Vali latentsuse, privaatsuse, kulude ja ühenduvusnõuete põhjal.

Lõppkokkuvõte

Treening saab tähelepanu. Artikleid avaldatakse. Võrdlusnäitajaid võrreldakse. Tipptasemel täpsust tähistatakse.

Kuid inferents on see, kuhu raha kulub. Kus kasutajad suhtlevad. Kus latentsus loeb. Kus kulud mitmekordistuvad. Kus tõhusus määrab edu.

Parim treeningprotsess ei loe, kui inferents on aeglane, kallis või energianäljas. Kasutuselevõtt on reaalsuse kontroll.

Treeningu ja inferentsi erinevuse mõistmine aitab sul õigesti optimeerida. Ära optimeeri treeningut inferentsi arvelt. Inferentsikoormus on see, kus peitub tegelik väljakutse.

Binaarsed võrgud mõistavad seda. Treeningu tõhusus on meeldiv. Inferentsi tõhusus on hädavajalik. Sinna läheb optimeerimistöö. Seal on äriväärtus.

Treening ehitab mudeli. Inferents annab väärtuse. Ära aja neid kahte kunagi segamini.

Soovid tehisintellekti, mis on optimeeritud järelduste tegemiseks? Tutvu Dweve Loomiga. Kahendpiirangutel põhinev loogika, mis on loodud kasutuselevõtuks. 40× kiirem järelduste tegemine protsessoritel. 96% väiksem energiatarve. Kasutusele igal pool. Selline tehisintellekt, mis on algusest peale ehitatud tootmiseks.