Inferencija naspram treniranja: zašto se pokretanje umjetne inteligencije razlikuje od njezine izgradnje

Inferencija naspram treniranja: zašto se pokretanje umjetne inteligencije razlikuje od njezine izgradnje

Dva potpuno različita problema

Svi pričaju o AI modelima. ChatGPT. Generatori slika. Glasovni asistenti. Ali postoji temeljna podjela koju nitko ne objašnjava:

Izgradnja modela (treniranje) i korištenje modela (inferencija) potpuno su različite operacije. Različit hardver. Različiti ciljevi optimizacije. Različiti troškovi. Različiti izazovi.

Razumijevanje te podjele ključno je. Jer zahtjevi ne mogu biti različitiji.

Što je treniranje zapravo

Treniranje je jednokratni (ili periodični) proces izgradnje modela.

Imate podatke. Puno podataka. Imate arhitekturu modela. U početku s nasumičnim težinama. Treniranje prilagođava te težine sve dok model ne radi.

Karakteristike treniranja:

• Jednokratni napor: Trenirate jednom (ili povremeno ponovno). Ne kontinuirano. To je skupni proces.
• Računalno zahtjevno: Milijarde operacija. Dani ili tjedni GPU vremena. Ogroman računalni proračun.
• Tolerancija na vrijeme: Ako treniranje traje tjedan umjesto dana, to je u redu. Čekate. Nema zahtjeva u stvarnom vremenu.
• Tolerancija na trošak: Treniranje može koštati milijune. Ali taj se trošak raspoređuje na sve buduće upotrebe modela. Trošak po konačnoj predikciji je malen.
• Opsjednutost kvalitetom: Brine vas kvaliteta modela. Točnost. Performanse. Potrošit ćete dodatnu računalnu snagu za 0,1% bolju točnost. Vrijedi.

Treniranje je skupni proces. Izvan mreže. Skupo. Tolerantno na vrijeme. Usmjereno na kvalitetu.

Što je inferencija zapravo

Inferencija je korištenje treniranog modela za donošenje predikcija. To se događa svaki put kad netko koristi vaš AI.

Korisnik šalje upit. Model ga obrađuje. Vraća predikciju. Ponavlja se milijune puta dnevno.

Karakteristike inferencije:

• Neprekidni rad: Nije jednokratno. Događa se milijune ili milijarde puta. Svaka korisnička interakcija. Svaki API poziv.
• Kritična latencija: Korisnici očekuju trenutne odgovore. Milisekunde su važne. Kašnjenja su neprihvatljiva.
• Cijena po predikciji: Svaka predikcija košta novac. Računalna snaga. Energija. U velikim razmjerima, sitni troškovi se množe. Optimizacija je obavezna.
• Ograničeni resursi: Često radi na rubnim uređajima. Telefonima. IoT uređajima. Ograničena snaga. Ograničena memorija. Ograničena računalna snaga.
• Kompromis kvalitete i brzine: Možda prihvatite nešto nižu točnost za mnogo brže zaključivanje. Korisnicima je važna odzivnost.

Zaključivanje je online. U stvarnom vremenu. Osjetljivo na troškove. Kritično za latenciju. Ograničeno resursima.

Podjela hardvera

Treniranje i zaključivanje često se izvode na potpuno različitom hardveru:

Hardver za treniranje:

GPU-ovi u podatkovnim centrima. Vrhunska oprema. Tisuće eura po jedinici. Optimizirano za propusnost. Masivni paralelizam. Nema ograničenja latencije.

NVIDIA A100, H100. Google TPU-ovi. Prilagođeni akceleratori umjetne inteligencije. Potrošnja energije nije važna. Performanse jesu.

Hardver za zaključivanje:

CPU-ovi. Rubni uređaji. Telefoni. Ugrađeni sustavi. Optimizirano za učinkovitost. Latenciju. Potrošnju energije.

Intel Xeon CPU-ovi. ARM procesori. Apple Neural Engine. Edge TPU-ovi. Jeftino. Učinkovito. Posvuda.

Ciljevi optimizacije hardvera su suprotni. Treniranje: maksimalna propusnost. Zaključivanje: minimalna latencija i potrošnja energije.

Računalne razlike

Ono što hardver zapravo radi bitno se razlikuje:

Računalne operacije treniranja:

Prolaz unaprijed: izračun predikcija. Prolaz unatrag: izračun gradijenata. Ažuriranje težina: prilagodba parametara. Ponavlja se milijune puta.

I prolaz unaprijed i prolaz unatrag. Ogromni memorijski zahtjevi. Pohrana svih aktivacija za propagaciju unatrag. Pohrana gradijenata. Pohrana stanja optimizatora.

Memorijski otisak je 3-4× veći od veličine modela. Računalne operacije su 2× (unaprijed i unatrag). Sve je teško.

Računalne operacije zaključivanja:

Samo prolaz unaprijed. Nema prolaza unatrag. Nema izračuna gradijenata. Nema ažuriranja težina. Samo: ulaz → model → izlaz.

Memorijski otisak iznosi 1× veličine modela (samo težine). Računanje je 1× (samo unaprijed). Puno lakše.

Isti model. Potpuno drugačiji računski obrazac.

Ciljevi optimizacije (ono što vas zapravo zanima)

Obuka i zaključivanje optimiziraju se za različite ciljeve:

Optimizacija obuke:

• Točnost: Primarni cilj. Dobiti najbolji mogući model. Potrošiti više računalne snage ako to poboljša točnost.
• Brzina konvergencije: Brža obuka znači brže iteracije. Bolji hiperparametri. Više eksperimenata. Ali točnost je važnija.
• Stabilnost: Obuka ne smije pasti. Gradijenti ne smiju eksplodirati. Konvergencija mora biti pouzdana. Trošenje dana računalne snage na neuspjeli pokret je neprihvatljivo.

Optimizacija zaključivanja:

• Latencija: Vrijeme odziva je važno. Korisnici čekaju. Milisekunde su bitne. To je primarna metrika.
• Propusnost: Predikcije u sekundi. U velikim razmjerima to određuje koliko vam poslužitelja treba. Trošak raste linearno.
• Učinkovitost: Potrošnja energije. Osobito na rubnim uređajima. Trajanje baterije je važno. Toplinska ograničenja su važna.
• Memorija: Manji modeli stanu na manje uređaje. Manja memorija znači širu primjenu.

Različiti ciljevi. Različite optimizacije. Različiti kompromisi.

Jednadžba troškova

Ekonomika je potpuno drugačija:

Troškovi obuke:

Jednokratni (ili periodični). Milijuni eura za velike modele. Ali amortizirani kroz milijarde zaključivanja. Trošak po predikciji iz obuke: djelići centa.

Ogromne proračune za obuku možete opravdati ako će se model intenzivno koristiti.

Troškovi zaključivanja:

Trošak po predikciji. Pomnožen s milijardama predikcija. Čak i sićušni troškovi postaju ogromni u velikim razmjerima.

Smanjenje troška zaključivanja za 10% godišnje štedi milijune. Optimizacija ima trenutačni povrat ulaganja.

Primjer matematike:

Obuka: 10 milijuna eura jednokratni trošak

Zaključivanje: 1 milijarda predikcija dnevno

Trošak zaključivanja: 0,001 eura po predikciji = 1 milijun eura dnevno = 365 milijuna eura godišnje

Troškovi zaključivanja nadmašuju troškove obuke u velikim razmjerima. Zato je optimizacija zaključivanja toliko važna.

Binarne mreže mijenjaju sve

Upravo tu binarne mreže temeljito mijenjaju jednadžbu:

Obuka s binarnim:

Hibridni pristup. Gradijenti pune preciznosti. Binarni prolaz unaprijed. 2× brže od obuke s pomičnim zarezom. Ali i dalje računalno zahtjevno.

Poboljšanja obuke su lijepa. Ali obuka je jednokratna. Prava korist je zaključivanje.

Zaključivanje s binarnim:

XNOR i popcount umjesto množenja i zbrajanja. 6 tranzistora umjesto tisuća. Ogromno ubrzanje na CPU-ovima.

40× brže zaključivanje na CPU-ovima u usporedbi s pomičnim zarezom na GPU-ovima. 96% manja potrošnja energije. Smanjenje troškova raste linearno.

Uz milijardu predikcija dnevno, to godišnje štedi stotine milijuna. Poslovni slučaj je nepobitan.

Pristup tvrtke Dweve:

Trenirajte modele s binarnim ograničenjima. Primijenite na CPU-ovima. Nema potrebe za GPU-ovima za zaključivanje. Pokrenite na bilo kojem uređaju. Bilo gdje.

Optimizacija zaključivanja je područje gdje binarne mreže blistaju. Prednosti obuke su sekundarne. Primjena je ključna promjena.

Kompresija modela (premošćivanje jaza)

Često trenirate veliko, a primjenjujete malo. Tehnike kompresije premošćuju obuku i zaključivanje:

• Kvantizacija: Treniranje u pokretnom zarezu. Pretvorba u nižu preciznost (INT8, INT4). Implementacija kvantiziranog modela. Manji i brži model, ista točnost (uglavnom).
• Prorezivanje: Uklanjanje nepotrebnih težina. Rijetki modeli. Ista točnost, djelić veličine. Brže zaključivanje.
• Destilacija: Treniranje velikog učiteljskog modela. Treniranje malog učeničkog modela koji oponaša učitelja. Implementacija učeničkog modela. Komprimirano znanje.
• Binarna pretvorba: Treniranje tehnikama svjesnima binarne reprezentacije. Implementacija čistog binarnog modela. Ekstremna kompresija. Maksimalna brzina zaključivanja.

Ove tehnike optimiziraju zaključivanje, a zadržavaju fleksibilnost treniranja. Najbolje od oba svijeta.

Obrasci implementacije u stvarnom svijetu

Kako to zapravo funkcionira u produkciji:

• Zaključivanje u oblaku: Treniranje na vrhunskim GPU-ima. Implementacija na CPU klasterima za zaključivanje. Horizontalno skaliranje. Optimizacija troškova. Ovo je standardni obrazac.
• Zaključivanje na rubu: Treniranje u oblaku. Kompresija modela. Implementacija na rubne uređaje. Telefoni, IoT, ugrađeni sustavi. Niska latencija. Privatnost. Mogućnost rada izvan mreže.
• Hibridni pristup: Jednostavni upiti na rubu. Složeni upiti u oblaku. Najbolja latencija za uobičajene slučajeve. Povratak na oblak za rubne slučajeve.
• Dweve obrazac: Treniranje modela s ograničenjima (evolucijsko pretraživanje, ne gradijentni spust). Implementacija binarnog zaključivanja na bilo kojem CPU-u. Arhitektura usmjerena na rub. Oblak je opcija.

Praćenje i održavanje

Treniranje: pokreni i prati. Zaključivanje: prati stalno.

• Praćenje treniranja: Krivulje gubitka. Norme gradijenata. Točnost na valjacijskom skupu. Povremena provjera. Prilagodba ako je potrebno. Nije u stvarnom vremenu.
• Praćenje zaključivanja: Percentili latencije. Stope pogrešaka. Propusnost. Iskorištenost resursa. Nadzorne ploče u stvarnom vremenu. Upozorenja na degradaciju.

Zaključivanje je produkcija. Treniranje je razvoj. Produkcijsko praćenje je 24/7. Razvojno praćenje je povremeno.

Što trebate zapamtiti

Ako ne zapamtite ništa drugo, zapamtite ovo:

• 1. Obuka i inferencija bitno su različiti. Obuka: skupna, izvanmrežna, skupa, usmjerena na kvalitetu. Inferencija: mrežna, u stvarnom vremenu, osjetljiva na troškove, kritična za latenciju.
• 2. Zahtjevi za hardver su suprotni. Obuka: maksimalna propusnost, neograničena snaga. Inferencija: minimalna latencija, ograničena snaga, rubna implementacija.
• 3. U velikim razmjerima troškovi inferencije dominiraju. Obuka može koštati milijune. Inferencija godišnje košta stotine milijuna. Povrat ulaganja u optimizaciju je trenutan.
• 4. Binarne mreže izvrsne su u inferenciji. Prednosti za obuku su lijepe. Prednosti za inferenciju su značajne. 40× brže, 96% manje snage, primjenjivo bilo gdje.
• 5. Kompresija premošćuje jaz. Obučavaj veliko. Implementiraj malo. Kvantizacija, obrezivanje, destilacija. Optimiziraj za inferenciju uz zadržavanje fleksibilnosti obuke.
• 6. Produkcijska inferencija zahtijeva nadzor. Metrike u stvarnom vremenu. Latencija, pogreške, propusnost. Vidljivost 24/7. Nadzor obuke je povremen.
• 7. Obrasci implementacije variraju. Oblak, rub, hibridno. Odaberi na temelju zahtjeva za latenciju, privatnost, trošak i povezivost.

Zaključak

Obuka privlači pozornost. Objavljeni radovi. Uspoređene mjerne vrijednosti. Slavljena točnost najsuvremenije tehnologije.

Ali inferencija je mjesto gdje se novac troši. Gdje korisnici komuniciraju. Gdje latencija ima značaj. Gdje se troškovi umnožavaju. Gdje učinkovitost određuje uspjeh.

Najbolji proces obuke nije važan ako je inferencija spora, skupa ili troši puno snage. Implementacija je pravi test stvarnosti.

Razumijevanje podjele između obuke i inferencije pomaže vam ispravno optimizirati. Nemojte optimizirati obuku nauštrb inferencije. Teret inferencije mjesto je gdje leži pravi izazov.

Binarne mreže to prepoznaju. Učinkovitost obuke je lijepa. Učinkovitost inferencije je bitna. Tamo ide trud optimizacije. Tamo je poslovna vrijednost.

Obuka gradi model. Inferencija isporučuje vrijednost. Nikada ne miješajte to dvoje.

Želite li umjetnu inteligenciju optimiziranu za zaključivanje? Istražite Dweve Loom. Binarno ograničeno zaključivanje dizajnirano za implementaciju. 40× brže zaključivanje na CPU-ima. 96% manja potrošnja energije. Implementirajte bilo gdje. Takva umjetna inteligencija koja je od prvog dana stvorena za produkciju.