Potencia informática de IA · Departamento editorial de KAEL
Entrenamiento e inferencia: dos tareas informáticas diferentes
El entrenamiento determina cómo aprende el modelo y la inferencia determina cómo se utiliza el modelo. Distinguir estas dos etapas ayuda a comprender los requisitos de potencia informática y evita tomar el rendimiento del entorno experimental directamente como capacidades de servicio reales.
El entrenamiento se centra en la iteración.
El entrenamiento requiere guardar estados intermedios y actualizar los parámetros repetidamente. El tamaño del lote, la longitud de la entrada y el método de optimización afectarán el uso de recursos, por lo que al comparar diferentes soluciones, es necesario mantener las condiciones experimentales consistentes.
Servicio de atención al razonamiento.
Por lo general, la inferencia no actualiza los parámetros, pero enfrenta tiempos de llegada de solicitudes desiguales, longitudes de entrada variables y restricciones de latencia. Una sola prueba es rápida, pero eso no significa que siga siendo estable cuando llegan varias solicitudes al mismo tiempo.
Establecer indicadores por separado
La fase de investigación puede centrarse en el tiempo de finalización del experimento y la fase de servicio debe registrar la distribución de retrasos, la tasa de fallas y el costo de los recursos. Evalúe ambas fases por separado y luego analice el equilibrio entre equipo compartido o implementación aislada.
