Руководство по инференсу
Продвинутая оптимизация инференса
Приёмы оптимизации инференса
Исследовательские системы сообщают о заметном выигрыше в скорости и памяти для определённых моделей, оборудования, длин последовательностей и базовых сравнений. Считайте приведённые ниже цифры результатами статей, а не обещаниями для эксплуатации, и воспроизведите их на своей нагрузке, прежде чем выбирать архитектуру.
Развитие спекулятивного декодирования
Продвинутые приёмы предсказания и предварительного расчёта вероятных последовательностей токенов
Dynamic Speculation Lookahead (DISCO)
Динамически подбирает длину спекуляции по сложности контекста
QuantSpec Self-Speculative Decoding
Использует иерархически квантизованный KV-кэш для эффективной спекуляции
Test-Time Compute Scaling
Выделяет больше вычислений во время инференса ради качества рассуждений
Развитие архитектур памяти
Системы памяти нового поколения для инференса большого масштаба
Архитектуры с большой памятью
Необходимы ИИ-агентам с учётом контекста и длинной историей взаимодействия
Иерархический KV-кэш
Многоуровневые стратегии кэширования под разные схемы внимания
Архитектуры, оптимизированные под память
Решения, спроектированные специально под нагрузки инференса
Развитие Mixture of Experts (MoE)
Умная маршрутизация и выбор экспертов для специализированного инференса
Symbolic MoE
Маршрутизация по навыкам для разнородных задач на рассуждение
Patched MoA
Оптимизированная смесь агентов для задач разработки ПО
Адаптивный выбор экспертов
Динамическое смешивание предобученных экспертов на уровне отдельного запроса
С чего начать внедрение
Сложность зависит от поддержки в рантайме, оборудования, формы последовательностей и требований к качеству. Считайте это коротким списком для замеров, а не универсальным рейтингом трудозатрат.
Рычаги, часто доступные в рантайме
- • Оптимизация KV-кэша
- • Базовое спекулятивное декодирование
- • Батчинг, экономный по памяти
- • Сжатие контекста
Обычно требуют более глубокой интеграции
- • Динамический lookahead спекуляции
- • Иерархические квантизованные системы
- • Маршрутизация по нескольким экспертам
- • Масштабирование вычислений во время инференса