Yapay zeka performansını güçlendirmek için 3 kritik LLM sıkıştırma stratejisi:

Günümüzün hızlı ilerleyen dijital ortamında, yapay zekaya güvenen işletmeler yeni zorluklarla karşı karşıyadır: gecikme süresi, bellek kullanımı ve bir işletmeyi çalıştırmak için bilgi işlem gücü maliyetleri. Bir modeliniz var. Yapay zeka hızla ilerledikçe, bu yeniliklere güç veren modeller giderek karmaşıklaşıyor ve kaynak yoğunluğu artıyor. Bu büyük modeller çeşitli görevlerde dikkate değer performans elde etmiş olsa da, bunlara sıklıkla önemli hesaplama ve bellek gereksinimleri de eşlik ediyor.

Tehdit tespiti gibi gerçek zamanlı yapay zeka uygulamaları için, dolandırıcılık tespiti, biyometrik uçağa biniş ve daha birçokları için hızlı ve doğru sonuçlar sunmak çok önemli hale geliyor. İşletmelerin yapay zeka uygulamalarını hızlandırma yönündeki gerçek motivasyonu yalnızca tasarruf etmekten kaynaklanmıyor. altyapı ve bilgi işlem maliyetleriaynı zamanda daha yüksek operasyonel verimlilik, daha hızlı yanıt süreleri ve kusursuz kullanıcı deneyimleri elde ederek, daha iyi müşteri memnuniyeti ve daha kısa bekleme süreleri gibi somut iş sonuçlarına dönüşüyor.

Bu zorlukların üstesinden gelmek için hemen akla iki çözüm geliyor, ancak bunların dezavantajları da var. Çözümlerden biri, daha küçük modelleri eğitmek, doğruluk ve performanstan hıza ödün vermektir. Diğer çözüm ise karmaşık yüksek performanslı yapay zeka modellerini düşük gecikmeyle çalıştırabilen GPU gibi daha iyi donanımlara yatırım yapmaktır. Ancak GPU talebinin arzı çok aşması nedeniyle bu çözüm maliyetleri hızla artıracak. Aynı zamanda kullanım durumunu da çözmez. Bir modeliniz var akıllı telefonlar gibi uç cihazlarda çalıştırılması gerekiyor.

Model sıkıştırma tekniklerine girin: Performanslarını korurken yapay zeka modellerinin boyutunu ve hesaplama taleplerini azaltmak için tasarlanmış bir dizi yöntem. Bu makalede, geliştiricilerin yapay zeka modellerini kaynakların en kısıtlı olduğu ortamlarda bile dağıtmasına yardımcı olacak bazı model sıkıştırma stratejilerini inceleyeceğiz.

Model sıkıştırma nasıl yardımcı olur?

Makine öğrenimi (ML) modellerinin sıkıştırılmasının birkaç nedeni vardır. Birincisi, daha büyük modeller genellikle daha iyi doğruluk sağlar ancak tahminleri gerçekleştirmek için önemli miktarda hesaplama kaynağı gerektirir. Gibi birçok son teknoloji ürünü model büyük dil modelleri (LLM’ler) ve derin sinir ağları, hem hesaplama açısından pahalı hem de bellek açısından yoğundur. Bu modeller öneri motorları veya tehdit tespit sistemleri gibi gerçek zamanlı uygulamalarda kullanıldıkça, yüksek performanslı GPU’lara veya bulut altyapısına olan ihtiyaç maliyetleri artırıyor.

İkincisi, belirli uygulamalar için gecikme gereklilikleri masrafı artırır. Birçok yapay zeka uygulaması gerçek zamanlı veya düşük gecikmeli tahminlere dayanır ve bu da yanıt sürelerini düşük tutmak için güçlü donanım gerektirir. Tahminlerin hacmi ne kadar yüksek olursa, bu modelleri sürekli olarak çalıştırmak da o kadar pahalı olur.

Ek olarak, tüketiciye yönelik hizmetlerdeki çıkarım taleplerinin çok büyük hacmi, maliyetlerin hızla artmasına neden olabilir. Örneğin, havalimanlarında, bankalarda veya perakende satış noktalarında konuşlandırılan çözümler, her gün hesaplama kaynaklarını tüketen çok sayıda çıkarım talebini içerecektir. Bu operasyonel yük, yapay zekanın ölçeklendirilmesinin kaynakları tüketmemesini sağlamak için dikkatli bir gecikme ve maliyet yönetimi gerektirir.

Ancak model sıkıştırma sadece maliyetler. Daha küçük modeller daha az enerji tüketir; bu da mobil cihazlarda daha uzun pil ömrü ve veri merkezlerinde daha az güç tüketimi anlamına gelir. Bu sadece operasyonel maliyetleri azaltmakla kalmıyor, aynı zamanda karbon emisyonlarını azaltarak yapay zeka gelişimini çevresel sürdürülebilirlik hedefleriyle uyumlu hale getiriyor. Model sıkıştırma teknikleri, bu zorlukları ele alarak daha pratik, uygun maliyetli ve geniş çapta dağıtılabilir yapay zeka çözümlerinin yolunu açıyor.

En iyi model sıkıştırma teknikleri

Sıkıştırılmış modeller, tahminleri daha hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirerek, havaalanlarında daha hızlı güvenlik kontrollerinden gerçek zamanlı kimlik doğrulamaya kadar çeşitli alanlarda kullanıcı deneyimlerini geliştiren gerçek zamanlı uygulamalara olanak tanır. Yapay zeka modellerini sıkıştırmak için yaygın olarak kullanılan bazı teknikler aşağıda verilmiştir.

Model budama

PRU modeliNing modelin çıktısı üzerinde çok az etkisi olan parametreleri kaldırarak sinir ağının boyutunu küçülten bir tekniktir. Gereksiz veya önemsiz ağırlıkların ortadan kaldırılmasıyla modelin hesaplama karmaşıklığı azaltılır, bu da daha hızlı çıkarım sürelerine ve daha düşük bellek kullanımına yol açar. Sonuç, hala iyi performans gösteren ancak çalıştırmak için daha az kaynak gerektiren daha yalın bir modeldir. İşletmeler için budama özellikle faydalıdır çünkü doğruluk açısından çok fazla ödün vermeden tahmin yapmanın hem süresini hem de maliyetini azaltabilir. Budanmış bir model, kaybedilen doğruluğu geri kazanmak için yeniden eğitilebilir. Model budama, gerekli model performansı, boyutu ve hızı elde edilene kadar tekrarlanarak yapılabilir. Yinelemeli budama gibi teknikler, performansı korurken model boyutunun etkili bir şekilde azaltılmasına yardımcı olur.

Model nicemleme

Niceleme ML modellerini optimize etmek için başka bir güçlü yöntemdir. Bir modelin parametrelerini ve hesaplamalarını temsil etmek için kullanılan sayıların kesinliğini, genellikle 32 bitlik kayan noktalı sayılardan 8 bitlik tam sayılara azaltır. Bu, modelin bellek alanını önemli ölçüde azaltır ve daha az güçlü donanımlarda çalışmasını sağlayarak çıkarımı hızlandırır. Bellek ve hız iyileştirmeleri şu kadar büyük olabilir: 4x. Uç cihazlar veya cep telefonları gibi hesaplama kaynaklarının kısıtlı olduğu ortamlarda niceleme, işletmelerin modelleri daha verimli bir şekilde dağıtmasına olanak tanır. Ayrıca yapay zeka hizmetlerini çalıştırmanın enerji tüketimini de azaltarak bulut veya donanım maliyetlerini düşürür.

Tipik olarak niceleme, eğitimli bir yapay zeka modelinde yapılır ve performans kaybını en aza indirmek için bir kalibrasyon veri seti kullanır. Performans kaybının hala kabul edilebilir düzeyde olduğu durumlarda aşağıdaki gibi teknikler kullanılabilir: kuantizasyona duyarlı eğitim öğrenme süreci sırasında modelin bu sıkıştırmaya uyum sağlamasına izin vererek doğruluğun korunmasına yardımcı olabilir. Ek olarak, model budama işleminden sonra model nicemleme uygulanarak performans korunurken gecikme süresi daha da artırılabilir.

Bilgi damıtma

Bu teknik Daha büyük, daha karmaşık bir modelin (öğretmen) davranışını taklit etmek için daha küçük bir modelin (öğrenci) eğitilmesini içerir. Bu süreç genellikle öğrenci modelinin hem orijinal eğitim verileri hem de öğretmenin yumuşak çıktıları (olasılık dağılımları) üzerinde eğitilmesini içerir. Bu, yalnızca nihai kararların aktarılmasına değil, aynı zamanda daha büyük modelin incelikli “akıl yürütmesinin” daha küçük olana aktarılmasına da yardımcı olur.

Öğrenci modeli, verilerin kritik yönlerine odaklanarak öğretmenin performansını yaklaşık olarak tahmin etmeyi öğrenir; bu da orijinalin doğruluğunun çoğunu koruyan, ancak çok daha az hesaplama gereksinimi olan hafif bir modelle sonuçlanır. İşletmeler için bilginin damıtılması, çıkarım maliyetinin çok altında benzer sonuçlar sunan daha küçük, daha hızlı modellerin konuşlandırılmasına olanak tanır. Hız ve verimliliğin kritik olduğu gerçek zamanlı uygulamalarda özellikle değerlidir.

Bir öğrenci modeli, budama ve niceleme teknikleri uygulanarak daha da sıkıştırılabilir, bu da daha büyük bir karmaşık modele benzer şekilde performans gösteren çok daha hafif ve daha hızlı bir modelle sonuçlanır.

Çözüm

İşletmeler yapay zeka operasyonlarını ölçeklendirmeye çalışırken, gerçek zamanlı yapay zeka çözümlerinin uygulanması kritik bir endişe haline geliyor. Model budama, niceleme ve bilginin damıtılması gibi teknikler, modelleri performansta büyük bir kayıp olmadan daha hızlı, daha ucuz tahminler için optimize ederek bu zorluğa pratik çözümler sunar. Şirketler bu stratejileri benimseyerek pahalı donanımlara olan bağımlılıklarını azaltabilir, modelleri hizmetlerinde daha geniş çapta dağıtabilir ve yapay zekanın operasyonlarının ekonomik açıdan uygun bir parçası olarak kalmasını sağlayabilir. Operasyonel verimliliğin bir şirketin yenilik yapma yeteneğini artırabileceği veya bozabileceği bir ortamda, makine öğrenimi çıkarımını optimize etmek yalnızca bir seçenek değil aynı zamanda bir zorunluluktur.

Chinmay Jog, kıdemli bir makine öğrenimi mühendisidir. Pangiam.