KI-Rechenleistung · KAEL-Redaktion
Training und Inferenz: zwei verschiedene Rechenaufgaben
Das Training bestimmt, wie das Modell lernt, und die Inferenz bestimmt, wie das Modell verwendet wird. Die Unterscheidung dieser beiden Phasen hilft, den Bedarf an Rechenleistung zu verstehen und vermeidet, die Leistung der experimentellen Umgebung direkt als tatsächliche Servicefähigkeiten zu betrachten.
Der Schwerpunkt des Trainings liegt auf der Iteration
Das Training erfordert das Speichern von Zwischenzuständen und das wiederholte Aktualisieren von Parametern. Die Chargengröße, die Eingabelänge und die Optimierungsmethode wirken sich auf die Ressourcennutzung aus. Wenn Sie also verschiedene Lösungen vergleichen, müssen Sie die experimentellen Bedingungen konsistent halten.
Argumentationsdienst
Inferenz aktualisiert normalerweise keine Parameter, ist jedoch mit ungleichmäßigen Ankunftszeiten der Anforderungen, unterschiedlichen Eingabelängen und Latenzbeschränkungen konfrontiert. Ein einzelner Test ist schnell, aber das bedeutet nicht, dass er auch dann noch stabil ist, wenn mehrere Anfragen gleichzeitig eingehen.
Indikatoren separat einstellen
Die Forschungsphase kann sich auf die Abschlusszeit des Experiments konzentrieren, und die Servicephase sollte die Verzögerungsverteilung, die Fehlerquote und die Ressourcenkosten erfassen. Bewerten Sie beide Phasen separat und besprechen Sie dann den Kompromiss zwischen gemeinsam genutzter Ausrüstung oder isoliertem Einsatz.
