Bersiva kurt: Ji bo baştirkirina modelên AI, sînorkirinek sereke hilbijêrin (latens, lêçûn, bîr, kalîte, aramî, an jî rêjeya hilberînê), dûv re berî ku hûn tiştek biguherînin, bingehek pêbawer bigirin. Pêşî astengiyên boriyê derxînin, dûv re destkeftiyên kêm-rîsk ên wekî rastbûna tevlihev û komkirinê bicîh bînin; heke kalîte berdewam bike, ber bi amûrên berhevkar/dema xebitandinê ve biçin û tenê wê hingê mezinahiya modelê bi rêya kûantîzasyon an distilasyonê kêm bikin dema ku hewce be.
Xalên sereke:
Sînorkirin : Yek an du metrîkên hedef hilbijêrin; çêtirkirin peyzajek danûstandinan e, ne serketinên belaş.
Pîvandin : Profîla barên kar ên rastîn bi p50/p95/p99, deravî, bikaranîn, û lûtkeyên bîranînê.
Borîle : Berî destdana modelê, pirsgirêkên nîşankirinê, barkirina daneyan, pêş-pêvajoyê, û dabeşkirinê rast bikin.
Servîskirin : Caching, batchkirina bi zanebûn, mîhengkirina hevdemî bikar bînin, û çavê xwe ji derengiya dûvikê re bigirin.
Guardrails : Piştî her guhertina performansê, pêşniyarên zêrîn, metrîkên peywirê, û kontrolên cihê bimeşînin.
🔗 Meriv çawa modelên AI-ê bi bandor dinirxîne
Pîvanên sereke û gavên ji bo nirxandina modelan bi dadperwerî û pêbawer.
🔗 Meriv çawa performansa AI-ê bi metrîkên rastîn dipîve
Ji bo berawirdkirinê pîvan, derengketin, lêçûn û sînyalên kalîteyê bikar bînin.
🔗 Meriv çawa modelên AI berî hilberînê diceribîne
Herikîna karê ya ceribandina pratîkî: dabeşkirina daneyan, rewşên stresê, û çavdêrîkirin.
🔗 Meriv çawa ji bo afirandina naverokê AI bikar tîne
Bi pêşniyarên rêkxistî û dubarekirinê ramanan zûtir veguherîne pêşnûmeyan.
1) "Çêtirkirin" di Pratîkê de tê çi wateyê (Ji ber ku Her Kes Wê Bi Cûda Bi Kar Tîne) 🧠
Dema ku mirov dibêjin "modela AI-ê çêtir bike", dibe ku ew vê wateyê bidin:
-
Zûtir bike (latensiya kêmtir)
-
Erzantir bike (saetên GPU kêmtir, lêçûna ewr kêmtir)
-
Biçûktir bike (şopa bîrê, bicihkirina qiraxan)
-
Rasttir bike (baştirkirinên kalîteyê, kêmtir halûsînasyon)
-
Ew bêtir aram bike (guherbariya kêmtir, têkçûnên kêmtir di hilberînê de)
-
Pêşkêşkirina wê hêsantir bike (derbasbûn, komkirin, performansa pêşbînîkirî)
Rastiya hinekî acizker ev e: hûn nekarin van hemûyan di carekê de herî zêde bikin. Optimîzasyon mîna pêlkirina balonekê ye - aliyekî têxin hundir û aliyê din derdikeve. Ne her tim, lê pir caran ku divê hûn ji bo danûstandinan plan bikin.
mercê xwe yê sereke hilbijêrin :
-
Eger hûn bikarhêneran bi awayekî zindî pêşkêş dikin, hûn girîngiyê didin latency p95 ( rêjeyên sedî yên AWS CloudWatch ) û performansa dûvikê ( pratîka çêtirîn a "latency dûvikê" ) 📉
-
Eger hûn perwerde dibin, hûn girîngiyê didin dem-bi-kalîteyê û karanîna GPU-yê 🔥
-
Ger hûn li ser cîhazan bicîh dikin, hûn girîngiyê didin RAM û hêzê 🔋
2) Guhertoyek Baş a Optimîzasyona Modela AI Çawa Dixuye ✅
Guhertoyek baş a baştirkirinê ne tenê "bicîhkirina kûantîzasyonê û duakirinê" ye. Ew sîstemek e. Sazkirinên çêtirîn bi gelemperî ev in:
-
Xaleke bingehîn ku hûn pê bawer dikin
Ger hûn nekarin encamên xwe yên heyî dubare bikin, hûn nekarin bizanin ku we tiştek baştir kiriye. Hêsan e… lê mirov wê ji bîr dikin. Dû re ew diguherin. -
Metrîkek armanc a zelal
"Xurttir" nezelal e. "Latenciya p95 ji 900ms bo 300ms bi heman puana kalîteyê kêm bike" armancek rastîn e. -
Parastvanên ji bo kalîteyê
Her serkeftinek di performansê de rîska paşveçûnek bêdeng a kalîteyê dihewîne. Hûn hewceyê ceribandin, nirxandin, an jî qet nebe komek aqilmendiyê ne. -
Hişyariya hardware
Modelek "lez" li ser GPU-yekê dikare li ser GPU-yeke din jî biçe. CPU cureyek kaosê ya taybet bi xwe ne. -
Guhertinên dubarekirî, ne ji nû ve nivîsandinek bi teqînek mezin
Dema ku hûn pênc tiştan di carekê de diguherînin û performans baştir dibe, hûn nizanin çima. Ku… nerehetker e.
Baştirkirin divê wekî mîhengkirina gîtarekê be - sererastkirinên piçûk, bi baldarî guhdarî bikin, dubare bikin 🎸. Ger ew wekî jonglijkirina kêran be, tiştek xelet e.
3) Tabloya Berawirdkirinê: Vebijarkên Navdar ji bo Optimîzekirina Modelên AI 📊
Li jêr tabloyeke berawirdkirinê ya bilez û hinekî bêserûber a amûr/nêzîkatiyên çêtirkirinê yên hevpar heye. Na, ew bi tevahî "adil" nîne - jiyana rast jî ne adil e.
| Amûr / Vebijark | Binêrevan | Biha | Çima ew dixebite |
|---|---|---|---|
PyTorch torch.compile ( belgeyên PyTorch ) |
Xelkê PyTorch | Belaş | Hîleyên girtina grafîkê + berhevkar dikarin lêçûnên zêde kêm bikin… carinan ew efsûnî ye ✨ |
| ONNX Runtime ( belgeyên ONNX Runtime ) | Tîmên bicihkirinê | Azad-wek | Optimîzasyonên texmînkirinê yên bihêz, piştgiriyek berfireh, ji bo xizmeta standardîzekirî baş e |
| TensorRT ( belgeyên NVIDIA TensorRT ) | Belavkirina NVIDIA | Vibên dravî (bi gelemperî bi pakêt) | Yekbûna kernel a êrîşkar + birêvebirina rastîn, pir zû dema ku ew bitikîne |
| DeepSpeed ( belgeyên ZeRO ) | Tîmên perwerdeyê | Belaş | Baştirkirinên bîrê + rêjeya derketinê (ZeRO hwd.). Dikare wekî motorek jet were hîskirin |
| FSDP (PyTorch) ( Belgeyên FSDP yên PyTorch ) | Tîmên perwerdeyê | Belaş | Parametreyên/gradyantên shards, modelên mezin kêmtir tirsnak dike |
| kûantîzasyona bitsandbytes ( bitsandbytes ) | Pisporên LLM | Belaş | Giraniya kêm-bit, teserûfa bîranînê ya mezin - kalîte girêdayî ye, lê whew 😬 |
| Distîlasyon ( Hinton et al., 2015 ) | Tîmên hilberê | "Mesrefa demê" | Modela xwendekarên biçûktir tevgerê mîras digire, bi gelemperî ROI-ya herî baş di demek dirêj de ye |
| Birrîn ( dersa birrîna PyTorch ) | Lêkolîn + berhem | Belaş | Giraniya mirî ji holê radike. Dema ku bi perwerdehiya ji nû ve were hevber kirin çêtir dixebite |
| Flash Attention / kernelên hevgirtî ( kaxeza FlashAttention ) | Nerdên performansê | Belaş | Baldariya bileztir, tevgera bîranînê ya çêtir. Serkeftinek rastîn ji bo transformeran |
| Servera Tesbîtkirina Triton ( Parçekirina Dînamîk ) | Operasyon/bingeha | Belaş | Xizmetkirina hilberînê, dabeşkirin, boriyên pir-modelî - mîna pargîdaniyekê xuya dike |
Mikurhatina taybetmendiyên çewt ên formatkirinê: "Biha" nebaş e ji ber ku çavkaniya vekirî hîn jî dikare dawiya hefteyekê ji bo çareserkirina çewtiyan lêçûn bike, ku ev jî… bihayek e. 😵💫
4) Bi Pîvanê Dest Pê Bike: Profîla ku Tu Dibêjî 🔍
Eger hûn tenê tiştekî ji vê rêbernameyê bikin, vê bikin: bi rêkûpêk bipîvin.
Di ceribandina min de, "serkeftinên çêtirînkirinê" yên herî mezin ji kifşkirina tiştek şermok a hêsan wekî: hatin:
-
barkerê daneyan GPU-yê birçî dike
-
Astengiya pêş-pêvajoya CPU-yê
-
mezinahîyên piçûk ên beşên ku dibin sedema sergêjiya destpêkirina kernel
-
tokenîzasyona hêdî (tokenîzator dikarin xerabkarên bêdeng bin)
-
perçebûna bîranînê ( têbînîyên veqetandina bîranînê ya PyTorch CUDA )
-
tebeqeyek yekane serdestiya hesabê dike
Çi were pîvandin (kêmtirîn mîqdar)
-
Latensî (p50, p95, p99) ( SRE li ser rêjeya latensî )
-
Derbasbûn (nîşan/çirke, daxwaz/çirke)
-
Bikaranîna GPU (hesabkirin + bîr)
-
Lûtkeyên VRAM / RAM
-
Mesrefa ji bo 1 hezar nîşanekan (an jî ji bo her texmînê)
Hişmendiya profîlkirina pratîkî
-
Senaryoyekê profîla xwe binivîse ku tu eleqedar dibî (ne pêşniyareke pêlîstokê).
-
Her tiştî di "rojnivîskek îcrayê" ya piçûk de tomar bike.
Belê, ew bêzar e… lê ew we ji zêdekirina îhtîmala windakirina hêza xwe ya zêde diparêze.
(Heke hûn amûrek berbiçav dixwazin ku pê dest pê bikin: PyTorch Profiler ( torch.profiler docs ) û Nsight Systems ( NVIDIA Nsight Systems ) gumanbarên asayî ne.)
5) Optimîzasyona Daneyan + Perwerdeyê: Hêza Super a Bêdeng 📦🚀
Xelk bi mîmariya modelê ve mijûl dibin û boriyê ji bîr dikin. Di vê navberê de, boriyê bi bêdengî nîvê GPU dişewitîne.
Serketinên hêsan ên ku zû xuya dibin
-
Rastbûna tevlihev bikar bînin (FP16/BF16 li cihê ku stabîl e) ( PyTorch AMP / torch.amp )
Bi gelemperî zûtir, pir caran baş - lê li taybetmendiyên hejmarî temaşe bikin. -
Berhevkirina gradyentê dema ku mezinahiya komê bi sînor be ( 🤗 Rêbernameya lezkirinê )
Bêyî ku bîrê biteqe, baştirkirinê sabît dihêle. -
Checkpointing a Gradient ( torch.utils.checkpoint )
Hesabkirinê ji bo bîranînê diguherîne - çarçoveyên mezintir gengaz dike. -
Tokenîzasyoneke bi bandor ( 🤗 Tokenîzator )
Tokenîzasyon dikare di pîvanê de bibe asteng. Ne balkêş e; girîng e. -
Mîhengkirina Dataloader
Zêdetir xebatkar, bîra pinkirî, pêş-hilbijartin - bêxuya lê bi bandor 😴➡️💪 ( Rêbernameya Mîhengkirina Performansa PyTorch )
Mîhengkirina hûr a bi bandor a parametreyan
Eger hûn modelên mezin bi awayekî baş sererast dikin, rêbazên PEFT (wekî adaptorên bi şêwaza LoRA) dikarin lêçûnên perwerdeyê pir kêm bikin di heman demê de bi awayekî ecêb xurt bimînin ( 🤗 Rêbernameya PEFT ya Transformers , kaxeza LoRA ). Ev yek ji wan kêliyên "çima me ev zûtir nekir?" e.
6) Optimîzasyona Asta Mîmariyê: Modelê Mezinahiya Rast Bibîne 🧩
Carinan rêya herî baş a baştirkirinê ew e… ku meriv dev ji bikaranîna modelek ku ji bo kar pir mezin e berde. Dizanim, bêrûmetî ye 😄.
Li ser çend bingehên bingehîn bang bikin:
-
Biryar bide ka tu hewceyê vibên îstîxbarata giştî ya tevahî yî, an pisporekî yî.
-
Paceya çarçoveyê bi qasî ku pêwîst be mezin bihêle, ne mezintir.
-
Modelek ji bo karê heyî hatî perwerdekirin bikar bîne (modelên dabeşkirinê ji bo karê dabeşkirinê, û hwd.).
Stratejiyên pratîkî yên mezinahiya rast
-
Ji bo piraniya daxwazan
biguhere modelek piçûktir Dûv re "pirsên dijwar" ber bi modelek mezintir ve bi rê ve bibin. -
Sazkirinek du-qonaxî bikar bîne.
Pêşnûmeyên modelê yên bilez, verastkirin an sererastkirinên modelên bihêztir.
Ew mîna nivîsandina bi hevalekî/ê bijarte re ye - acizker, lê bi bandor. -
Dirêjahiya derketinê kêm bike.
Tokenên derketinê pere û dem digirin. Ger modela te zêde diçe, tu pereyê zêde diçe.
Min dîtiye ku tîm bi sepandina hilberînên kurttir lêçûnan bi awayekî berbiçav kêm dikin. Ev wekî tiştekî biçûk xuya dike. Kar dike.
7) Optimîzasyonên Berhevkar + Grafikan: Leza Ji Ku Tê 🏎️
Ev çîna "bila komputer tiştên komputerê yên aqilmendtir bike" ye.
Teknîkên hevpar:
-
Yekkirina operatoran (têkelkirina kernelan) ( NVIDIA TensorRT "yekkirina qatan" )
-
Qatkirina sabît (nirxên sabît ên pêş-hesabkirî) ( Çêtirkirinên grafîkên dema xebitandinê yên ONNX )
-
Hilbijartina kernelê li gorî hardwareyê hatîye mîhengkirin
-
Girtina grafîkê ji bo kêmkirina serbarê Pythonê ( pêşniyara
torch.compile)
Bi gotineke sade: modela te dibe ku ji hêla matematîkî ve zû be, lê ji hêla xebitandinê ve hêdî be. Berhevkar hin ji wan rast dikin.
Nîşeyên pratîkî (ango birîn)
-
Ev çêtirkirin dikarin li hember guhertinên şeklê modelê hesas bin.
-
Hin model pir leztir dibin, hin jî hema hema naçin cihê xwe.
-
Carinan lezdanek û pirsgirêkek ecêb çêdibe - mîna ku gremlinek hatibe hundur 🧌
Dîsa jî, dema ku ew dixebite, ew yek ji serketinên herî paqij e.
8) Kwantîzekirin, Qutkirin, Distîlasyon: Bêyî Girîngê Biçûktir (Pir Zêde) 🪓📉
Ev ew beş e ku mirov dixwazin… ji ber ku ew mîna performansa belaş xuya dike. Dibe ku wisa be, lê divê hûn wê wekî emeliyatê bibînin.
Kwantîzasyon (giraniyên/çalakkirinên rastbûna kêmtir)
-
Ji bo leza texmînkirinê û bîranînê pir baş e
-
Rîsk: kêmbûna kalîteyê, nemaze li ser qutiyên qiraxê
-
Pratîka çêtirîn: li ser komek ceribandinek rastîn binirxînin, ne li ser vibransan
Çêjên hevpar ên ku hûn ê li ser bibihîzin:
-
INT8 (pir caran zexm) ( Cureyên kûantîzkirî yên TensorRT )
-
INT4 / low-bit (teserûfên mezin, rîska kalîteyê zêde dibe) ( bitsandbytes k-bit quantization )
-
Kwansa tevlihev (ne her tişt hewceyê heman rastbûnê ye)
Qutkirin (rakirina parametreyan)
-
Giranî an avahiyên "ne girîng" radike ( dersa birîna PyTorch )
-
Bi gelemperî ji bo vegerandina kalîteyê hewceyê ji nû ve perwerdehîyê ye
-
Dema ku bi baldarî were kirin, ji ya ku mirov difikirin çêtir dixebite…
Distîlasyon (xwendekar ji mamoste fêr dibe)
Ev rêbaza min a demdirêj a bijare ye. Distilasyon dikare modelek piçûktir çêbike ku bi heman rengî tevdigere, û ew pir caran ji kûantîzasyona zêde stabîltir e ( Distilkirina Zanînê di Tora Neural de ).
Metaforeke ne temam: distilasyon mîna rijandina şorbeyek tevlihev di nav fîlterekê re û wergirtina… şorbeyek piçûktir e. Şorbe ne wisa dixebite, lê hûn fikrê fêm dikin 🍲.
9) Servîskirin û Encam: Qada Şerê Rastîn 🧯
Hûn dikarin modelek "çêtir bikin" û dîsa jî wê bi awayekî xirab pêşkêş bikin. Pêşkêşkirin ew cih e ku derengî û lêçûn rastî derdikevin.
Serkeftinên xizmetê girîng in
-
Baxkirin
Derfetê baştir dike. Lê heke hûn zêde bikin, derengiyê zêde dike. Wê hevseng bike. ( Baxkirina dînamîk a Triton ) -
Caching
Cachinga bilez û ji nû ve bikaranîna KV-cache dikare ji bo çarçoveyên dubarekirî pir mezin be. ( Şiroveya KV cache ) -
Derana weşana zindî
Bikarhêner hîs dikin ku ew zûtir e her çend dema giştî wekhev be jî. Têgihîştin girîng e 🙂. -
Kêmkirina lêçûnên sergirtî yên nîşanekan bi nîşanekan
Hin stûn ji bo her nîşanekan karekî zêde dikin. Vê lêçûnê kêm bikin û hûn ê gelek qezenc bikin.
Li latency dûvikê haydar bin
Dibe ku navînîya te pir xweş xuya bike lê p99-ya te karesatek be. Mixabin, bikarhêner di bin bandora dûvikê de ne. ( "Latency dûvikê" û çima navînî derewan dikin )
10) Optimîzasyona Hişyariya Amûrê: Modelê bi Makîneyê re Lihevhatî Bike 🧰🖥️
Çêtirkirin bêyî haydarbûna ji alavên elektronîkî mîna mîhengkirina otomobîleke pêşbirkê ye bêyî kontrolkirina lastîkan. Bê guman, hûn dikarin bikin, lê hinekî bêaqil e.
Nirxandinên GPU
-
Bandora bandwîdthê ya bîranînê pir caran faktora sînorker e, ne hesabkirina xav
-
Mezinahiyên beşên mezintir dikarin bibin alîkar, heya ku ew nebin
-
Yekbûna kernel û çêtirkirinên baldariyê ji bo transformeran pir girîng in ( FlashAttention: Baldariya rastîn a bi hişyariya IO )
Nirxandinên CPU-yê
-
Threading, vektorîzekirin, û herêmîbûna bîranînê pir girîng in
-
Serbarê nîşanekankirinê dikare serdest be ( 🤗 Tokenîzerên "lez" )
-
Dibe ku hûn ji GPU-yê stratejiyên kûantîzasyonê yên cûda hewce bikin
Nirxandinên li ser edge / mobîl
-
Şopa bîranînê dibe pêşîniya yekem
-
Guherîna latency girîng e ji ber ku cîhaz… bêhnteng in
-
Modelên piçûktir û pispor bi gelemperî ji modelên giştî yên mezin çêtir in
11) Parêzvanên Kalîteyî: Xwe "Çêtir" Nekin Bo Çewtiyek 🧪
Divê her serkeftinek bilez bi kontrolkirina kalîteyê re were. Wekî din hûn ê pîroz bikin, bişînin, û dûv re peyamek wekî "çima alîkar ji nişkê ve wekî korsanek diaxive?" bistînin 🏴☠️
Parêzvanên pragmatîk:
-
Pêşniyarên zêrîn (komek pêşniyarên sabît ên ku hûn her gav diceribînin)
-
Pîvanên peywirê (rastbûn, F1, BLEU, her çi ku guncaw be)
-
Kontrolên cihên mirovî (erê, bi ciddî)
-
Asta paşveçûnê ("destûr nayê dayîn ku ji %X zêdetir dakeve")
Her weha modên têkçûnê bişopînin:
-
guherîna formatkirinê
-
guhertinên tevgerên redkirinê
-
frekansa halûsînasyonê
-
enflasyonê dirêjahiya bersivê
Optimîzasyon dikare reftaran bi awayên ecêb biguherîne. Bi awayekî ecêb. Bi awayekî acizker. Bi awayekî pêşbînîkirî, bi paşveçûnê.
12) Lîsteya Kontrolê: Meriv Çawa Gav bi Gav Modelên AI-ê Optimîze Dike ✅🤖
Eger hûn rêzek zelal a operasyonan ji bo Meriv Çawa Modelên AI-ê Optimize Dike , li vir rêbaza xebatê heye ku meyla wê heye ku mirovan aqilmend bihêle:
-
Pênasîna serkeftinê
1-2 metrîkên sereke hilbijêrin (latens, lêçûn, rêjeya hilberînê, qalîte). -
Karên rastîn ên Profîla bingehîn
bipîve, p50/p95, bîr, lêçûn tomar bike. ( PyTorch Profiler ) -
Astengiyên boriyê rast bikin.
Barkirina daneyan, nîşankirin, pêş-pêvajokirin, dabeşkirin. -
Serkeftinên hesabkirinê yên kêm-rîsk bicîh bînin.
Rastbûna tevlihev, çêtirkirinên kernel, dabeşkirina çêtir. -
Baştirkirinên kompîler/dema xebitandinê biceribînin.
Girtina grafîkê, demên xebitandina texmînkirinê, yekbûna operatoran. ( dersatorch.compile, belgeyên ONNX Runtime ) -
Mesrefa modelê kêm bikin.
Bi baldarî kûantîz bikin, heke gengaz be distil bikin, û heke guncaw be bibirrin. -
Servîsa mîhengkirinê:
Caching, hevdemî, ceribandina barkirinê, rastkirinên derengiya dûvikê. -
Kalîteyê piştrast bike.
Testên regresyonê bimeşîne û encam li kêleka hev bide ber hev. -
Dubarekirin.
Guhertinên biçûk, notên zelal, dubarekirin. Bê nîşan - bi bandor.
Û erê, ev hîn jî Meriv Çawa Modelên AI-ê Optimize Dike , her çend ew bêtir wekî "Meriv Çawa Li Ser Piyadekirina Rakeyan Dev Ji" hîs dike. Eynî tişt.
13) Xeletiyên Hevpar (Ji bo ku hûn wan mîna yên din dubare nekin) 🙃
-
Optimîzekirin berî pîvandinê
Hûn ê demê winda bikin. Û wê hingê hûn ê tiştê xelet bi bawerî optimîze bikin… -
Li dû yek
pîvana benchmarkê Pîvan bi nehiştinê derewan dikin. Karê karê we rast e. -
Paşguhkirina
bîrê Pirsgirêkên bîrê dibin sedema hêdîbûn, têkçûn û lerizînê. ( Têgihîştina karanîna bîra CUDA di PyTorch de ) -
Zêde-quantîzasyonkirin pir zû
Quantîzasyona kêm-bit dikare ecêb be, lê pêşî bi gavên ewletir dest pê bikin. -
Plana vegerandinê tune.
Ger hûn nikaribin zû vegerin rewşa berê, her bicihkirin dibe stresdar. Stres dibe sedema çewtiyan.
Nîşeyên Dawî: Rêbaza Mirovan a Optimîzasyonê 😌⚡
Meriv Çawa Modelên AI-ê Çêtir Dike ne yek hack e. Ew pêvajoyek qatqatî ye: bipîve, rêziknameyê rast bike, kompîler û demên xebitandinê bikar bîne, xizmetê mîheng bike, dûv re modelê bi kûantîzasyon an distilasyonê piçûk bike ger hewce bike. Gav bi gav bike, parêzvanên kalîteyê biparêze, û wekî metrîkek baweriya xwe bi "ew zûtir hîs dike" neyne (hestên te xweş in, hestên te profîlek nînin).
Heke hûn xwarina herî kurt dixwazin:
-
Pêşî bipîve 🔍
-
Piştre boriyê baştir bike 🧵
-
Dûv re modelê çêtir bikin 🧠
-
Paşê servîskirinê baştir bike 🏗️
-
Kontrolên kalîteyê her tim bikin ✅
Û eger alîkar be, ji xwe re bîne bîra xwe: armanc ne "modelek bêkêmahî" ye. Armanc modelek e ku têra xwe bilez, erzan û pêbawer be ku hûn bikaribin bi şev razên… piraniya şevan 😴.
Pirsên Pir tên Pirsîn
Di pratîkê de çêtirkirina modelek AI-ê tê çi wateyê
"Çêtirkirin" bi gelemperî tê wateya baştirkirina yek sînorkirina sereke: derengketin, lêçûn, şopa bîrê, rastbûn, aramî, an jî rêjeya xizmetê. Beşa dijwar danûstandin e - pêşvebirina deverekê dikare li ser deverek din bandor bike. Rêbazek pratîkî ew e ku meriv armancek zelal hilbijêre (wek derengketina p95 an jî dema gihîştina kalîteyê) û ber bi wê ve baştir bike. Bêyî armancekê, "çêtirkirin" û dîsa jî windakirin hêsan e.
Meriv çawa modelên AI-ê bêyî ku bi bêdengî zirarê bidin kalîteyê çêtir dike
Her guhertina leza an lêçûnê wekî paşveçûnek bêdeng a potansiyel bihesibînin. Parastvanên wekî pêşniyarên zêrîn, metrîkên peywirê, û kontrolên bilez ên mirovî bikar bînin. Ji bo guheztina kalîteya qebûlkirî asteke zelal destnîşan bikin û encam li kêleka hev bidin ber hev. Ev yek nahêle ku "ew zûtir e" piştî ku hûn dişînin bibe "çima ew di hilberînê de ji nişkê ve ecêb bû?".
Berî ku hûn dest bi çêtirkirinê bikin, çi bipîvin
Bi rêjeya sedî ya latency (p50, p95, p99), rêjeya derbasbûnê (token/saniye an daxwaz/saniye), karanîna GPU, û rêjeya herî zêde ya VRAM/RAM dest pê bikin. Ger lêçûn sînorkirinek be, lêçûna her texmînê an jî ji bo her 1 hezar token bişopînin. Senaryoyek rastîn a ku hûn pêşkêş dikin çêbikin, ne pêşniyarek pêlîstok. Girtina "rojnameyek performansê" ya piçûk ji we re dibe alîkar ku hûn ji texmînkirin û dubarekirina xeletiyan dûr bisekinin.
Serkeftinên bilez û kêm-rîsk ji bo performansa perwerdeyê
Rastbûna tevlihev (FP16/BF16) pir caran leza yekem a herî bilez e, lê li taybetmendiyên hejmarî haydar bin. Ger mezinahiya komê sînordar be, berhevkirina gradient dikare bêyî ku bîranînê xera bike baştirkirinê sabît bike. Kontrolkirina gradient hesabkirina zêde bi bîra kêmtir diguhezîne, û çarçoveyên mezintir çalak dike. Tokenîzasyon û mîhengkirina barkerê daneyan paşguh nekin - ew dikarin GPU-yê bi bêdengî birçî bikin.
Kengê torch.compile, ONNX Runtime, an TensorRT bikar bînin
Ev amûr serbarê operasyoneliyê dikin: girtina grafîkê, yekbûna kernel, û çêtirkirina grafîkê ya dema xebitandinê. Ew dikarin lezkirinên paqij ên texmînkirinê peyda bikin, lê encam li gorî şeklê model û hardware diguherin. Hin sazkirin wekî sêrbaziyê xuya dikin; yên din hema hema naçin. Li bendê bin ku hesasiyet li hember guhertinên şeklê û xeletiyên "gremlin" ên carinan hebin - berî û piştî li ser karê xwe yê rastîn bipîvin.
Gelo kûantîzasyon hêjayî wê ye, û meriv çawa dikare pir dûr neçe
Kwantîzekirin dikare bîrê kêm bike û encamdanê bileztir bike, nemaze bi INT8 re, lê kalîte dikare di rewşên qeraxê de bişkê. Vebijarkên bitên kêmtir (wek INT4/k-bit) bi rîska bilindtir teserûfên mezintir tînin. Adeta herî ewledar ew e ku meriv li ser komek ceribandinê ya rastîn binirxîne û derana berawird bike, ne hesta hundirîn. Pêşî bi gavên ewletir dest pê bike, dûv re tenê heke pêwîst be rastbûna kêmtir bikar bîne.
Cûdahiya di navbera birrîn û distilasyonê de ji bo kêmkirina mezinahiya modelê
Qutkirin parametreyên "giraniya mirî" radike û pir caran ji bo vegerandina kalîteyê hewceyê ji nû ve perwerdekirinê ye, nemaze dema ku bi awayekî êrîşkar were kirin. Distilasyon modelek xwendekarek piçûktir perwerde dike da ku tevgera mamosteyek mezintir teqlîd bike, û ew dikare ji kûantîzasyona zêde ROI-yek bihêztir be. Ger hûn modelek piçûktir dixwazin ku bi heman rengî tevbigere û sabît bimîne, distilasyon pir caran rêya paqijtir e.
Meriv çawa bi rêya başkirinên xizmetê lêçûna texmînkirinê û derengketinê kêm dike
Pêşkêşkirin ew cih e ku baştirkirin dibe berbiçav: komkirin rêjeya hilberînê zêde dike lê heke zêde were kirin dikare zirarê bide derengmayînê, ji ber vê yekê bi baldarî wê rast bikin. Caching (caching bilez û ji nû ve bikaranîna KV-cache) dikare pir mezin be dema ku kontekst dubare dibin. Derana weşanê leza têgihîştî baştir dike her çend dema giştî wekhev be jî. Her weha li serbarê nîşanekan di stûna xwe de li serbarê nîşanekan bigerin - xebata piçûk a ji bo her nîşanekan zû zêde dibe.
Çima latency dûvikê ewqas girîng e dema ku modelên AI-ê çêtir dibin
Navînî dikarin pir baş xuya bikin dema ku p99 karesatek e, û bikarhêner meyla wan heye ku di paşiyê de bijîn. Latency dûvikê pir caran ji lerizînê tê: parçebûna bîranînê, zêdebûna pêş-pêvajoya CPU-yê, hêdîbûna tokenîzasyonê, an tevgera xirab a komkirinê. Ji ber vê yekê rêber girîngiyê dide sedî û barên kar ên rastîn. Heke hûn tenê p50-ê çêtir bikin, hûn hîn jî dikarin ezmûnek bişînin ku "bi rengekî bêserûber hêdî hîs dike"
Referans
-
Xizmetên Webê yên Amazonê (AWS) - Ji sedîyên AWS CloudWatch (pênaseyên statîstîkî) - docs.aws.amazon.com
-
Google - Dûvik li Pîvanê (pratîka çêtirîn a latency dûvikê) - sre.google
-
Google - Armancên Asta Xizmetê (Pirtûka SRE) - rêjeya latency - sre.google
-
PyTorch - torch.compile - docs.pytorch.org
-
PyTorch - FullyShardedDataParallel (FSDP) - docs.pytorch.org
-
PyTorch - Profiler PyTorch - docs.pytorch.org
-
PyTorch - Semantîka CUDA: rêveberiya bîrê (Nîşeyên veqetandina bîrê ya CUDA) - docs.pytorch.org
-
PyTorch - Rastbûna Tevlihev a Otomatîk (torch.amp / AMP) - docs.pytorch.org
-
PyTorch - torch.utils.checkpoint - docs.pytorch.org
-
PyTorch - Rêbernameya Mîhengkirina Performansê - docs.pytorch.org
-
PyTorch - Dersa Çêkirina Daran - docs.pytorch.org
-
PyTorch - Têgihîştina karanîna bîra CUDA di PyTorch de - docs.pytorch.org
-
PyTorch - dersa / pêşgotinek li ser torch.compile - docs.pytorch.org
-
ONNX Runtime - Belgekirina ONNX Runtime - onnxruntime.ai
-
NVIDIA - Belgekirina TensorRT - docs.nvidia.com
-
NVIDIA - Tîpên kûantîfkirî yên TensorRT - docs.nvidia.com
-
NVIDIA - Pergalên Nsight - developer.nvidia.com
-
NVIDIA - Servera Encamên Triton - komkirina dînamîk - docs.nvidia.com
-
DeepSpeed - ZeRO Stage 3 - deepspeed.readthedocs.io
-
bitsandbytes (bingeha-bitsandbytes) - bitsandbytes - github.com
-
Rûyê Hembêzkirinê - Lezkirin: Rêbernameya Berhevkirina Gradientê - huggingface.co
-
Rûyê Hembêzkirinê - Belgekirina Tokenîzeran - huggingface.co
-
Rûyê Hembêzkirinê - Transformers: Rêbera PEFT - huggingface.co
-
Hugging Face - Transformers: şirovekirina KV cache - huggingface.co
-
Rûyê Hembêzkirinê - Transformers: Tokenîzerên "Bilez" (polên tokenîzator) - huggingface.co
-
arXiv - Berhevkirina Zanînê di Toreke Neural de (Hinton et al., 2015) - arxiv.org
-
arXiv - LoRA: Adaptasyona Pileya Kêm a Modelên Zimanên Mezin - arxiv.org
-
arXiv - FlashAttention: Baldariya Bilez û Bi Bandor li ser Bîranînê, Bi Hişmendiya IO - arxiv.org