Tối ưu hóa mô hình Generative AI cho triển khai sản xuất

Mục lục

• Tổng quan về AI tạo nội dung (Generative AI)
• Những thách thức đặc biệt của việc triển khai mô hình AI tạo nội dung
• Cách tăng tốc mô hình Generative AI trong triển khai
• Công nghệ tối ưu hóa triển khai Inferi của Desi
• Đánh giá và kết quả của Inferi trong việc tăng tốc mô hình Generative AI
• Ứng dụng và tiềm năng phát triển của Inferi
• Câu hỏi thường gặp (FAQs)

NHẤT ĐỊNH 💥 Tăng tốc các mô hình Generative AI cho triển khai sản xuất

Trường đại học Desi tổ chức một buổi hội thảo trực tuyến với nội dung nhất định. Buổi họp được ghi lại và có sẵn để xem theo yêu cầu trên trang web của Desi. Trước khi bắt đầu, giới thiệu nhanh về người phát biểu là OFA, Giám đốc sản phẩm của Desi đã làm việc về phát triển các sản phẩm học máy và học sâu trong một thời gian dài. OFA đã làm việc tại Desi trong Hai năm qua và tập trung vào các sản phẩm AI tạo nội dung. Trong buổi hội thảo này, OFA sẽ trình bày về các thách thức độc đáo của việc suy luận mô hình AI tạo nội dung và các cách tăng tốc quá trình suy luận. OFA cũng sẽ chia sẻ các trường hợp nghiên cứu thành công và kết quả mà Inferi của Desi đã mang lại cho khách hàng. Cuối cùng, OFA sẽ thực hiện một demo trực tiếp của mô hình suy luận ổn định và trả lời câu hỏi từ người tham dự.

💡 Giới thiệu về Generative Models

Kể từ khi giới thiệu mô hình Generative AI GPT-3 một năm trước đây, nhiều công ty đã bắt đầu phát triển các ứng dụng sử dụng các mô hình tạo nội dung này với mục tiêu mở rộng thị trường hoặc cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng doanh thu. Tuy nhiên, việc triển khai các mô hình Generative AI gặp nhiều thách thức, đặc biệt là về quy mô và chi phí. Kích thước và độ phức tạp của các mô hình này đồng nghĩa với việc suy luận mô hình mất nhiều thời gian và tốn kém, đồng thời gây ra chi phí cao. Vì vậy, việc tăng tốc mô hình Generative AI và giảm chi phí suy luận là cực kỳ quan trọng, đồng thời cải thiện trải nghiệm người dùng.

🚀 Tăng tốc mô hình Generative AI trong triển khai

Để giảm chi phí suy luận và tăng tốc mô hình Generative AI, có một số cải tiến có thể được thực hiện ở nhiều cấp độ khác nhau. Đầu tiên, đảm bảo rằng mô hình của bạn không lớn hơn cỡ cần thiết. Một mô hình nhỏ và chuyên biệt có thể để bạn sử dụng phần cứng rẻ hơn và tiết kiệm chi phí suy luận đáng kể. Thứ hai, sử dụng nhiều GPU để chạy mô hình cùng một lúc có thể giảm thời gian xử lý và giảm chi phí. Cuối cùng, tối ưu hóa mô hình suy luận bằng cách sử dụng quy mô, biên dịch, và song song hoá tensor. Những cải tiến này có thể giúp bạn giảm chi phí suy luận đến 70% và tăng tốc mô hình của bạn.

⚙️ Công nghệ Inferi của Desi cho việc tăng tốc triển khai

Desi đã phát triển một công cụ tối ưu hoá suy luận được gọi là Inferi để giúp bạn tăng tốc và giảm chi phí suy luận cho mô hình Generative AI của mình. Inferi giúp bạn tối ưu hóa mô hình của bạn dựa trên các thông số tùy chỉnh và khả năng tính toán của phần cứng để đạt được hiệu năng tốt nhất. Nó cung cấp một loạt các kỹ thuật tối ưu hóa, bao gồm biên dịch và song song hoá tensor, giúp giảm thiểu thời gian suy luận và chi phí. Với Inferi, bạn có thể giảm chi phí suy luận lên đến 70%, tăng hiệu suất và giảm kích thước mô hình. Công nghệ Inferi của Desi đã được thử nghiệm và chứng minh hiệu quả trong nhiều trường hợp sử dụng với các khách hàng của Desi.

📈 Đánh giá và kết quả của Inferi trong việc tăng tốc mô hình Generative AI

Desi đã thực hiện nhiều khảo sát với các khách hàng và đã thu được kết quả tích cực. Các khách hàng sử dụng Inferi đã đạt được tăng tốc suy luận lên đến gần 4 lần và giảm đáng kể chi phí suy luận. Một khách hàng sử dụng Inferi để giảm các mô hình tạo ảnh nhanh hơn 2 lần và tiết kiệm hàng ngàn đô la mỗi tháng. Một khách hàng khác sử dụng Inferi để tăng tốc mô hình tạo video lên đến 2,1 lần và tiết kiệm chi phí đáng kể. Một khách hàng thứ ba sử dụng Inferi để tăng tốc mô hình tóm tắt văn bản lên gần 4 lần và giảm chi phí đáng kể trên đám mây. Những thành công này chứng minh hiệu quả và tiềm năng của Inferi trong tăng tốc và giảm chi phí suy luận.

🌟 Ứng dụng và tiềm năng phát triển của Inferi

Inferi của Desi không chỉ hỗ trợ tối ưu hóa cho mô hình suy luận ổn định và tạo nội dung văn bản, mà còn mở rộng để hỗ trợ các mô hình tạo ảnh, tạo âm nhạc, video và nhiều hơn nữa. Với Inferi, bạn có thể tăng tốc suy luận mô hình của mình và giảm chi phí suy luận, mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn và tiết kiệm tiền. Tính năng nâng cao của Inferi, bao gồm biên dịch, song song hoá tensor và quantization, đảm bảo rằng bạn có thể tận dụng tối đa hiệu suất suy luận và giảm chi phí một cách hiệu quả.

📚 Câu hỏi thường gặp (FAQs)

Q: Inferi có thể giảm giá thành model đích đã tối ưu xuống 10-30 lần không?
A: Có thể, tuy nhiên, mức độ giảm chi phí suy luận sẽ phụ thuộc vào mô hình cụ thể mà bạn đang sử dụng.

Q: Inferi có hỗ trợ quantization một phần của mô hình hay chỉ quantization toàn bộ mô hình không?
A: Inferi có thể hỗ trợ quantization tùy chọn cho các lớp riêng lẻ trong mô hình của bạn. Bạn có thể chọn lớp bạn muốn quantization và lớp bạn không muốn quantization để đạt được kết quả tốt nhất về tốc độ và chất lượng.

Q: Inferi có hỗ trợ các mô hình có sức mạnh tính toán thấp hơn không?
A: Inferi có thể làm việc với các mô hình ở nhiều mức độ tính toán khác nhau và tối ưu hóa hiệu suất dựa trên phần cứng và cấu hình của bạn.

Q: Inferi có hỗ trợ triển khai suy luận trên các server khác như Dell hay HPE không?
A: Inferi có thể hoạt động trên nhiều loại máy chủ và phần cứng khác nhau. Nó tận dụng các tính năng tối ưu của GPU NVIDIA để đạt được hiệu suất tốt nhất.

Q: Làm thế nào để bắt đầu sử dụng Inferi?
A: Bạn có thể liên hệ với Desi để nhận hỗ trợ và truy cập vào Inferi. Desi cung cấp một gói SDK Python để bạn có thể sử dụng Inferi cho các mô hình của bạn.

Q: Inferi có các biện pháp bảo mật nào để đảm bảo không có dữ liệu nhạy cảm bị rò rỉ hoặc bị vi phạm không?
A: Inferi không sử dụng dữ liệu của bạn và chỉ xử lý mô hình và trọng số. Desi đảm bảo rằng Dữ liệu của bạn được bảo mật và an toàn.