Искусственный интеллект (ИИ) быстро развивается, особенно в том, как модели используются и работают в реальных системах. Ключевая функция, которая связывает обучение модели с практическим применением, — это «вывод».
Вывод против обучения: критическая разница
Развёртывание модели ИИ состоит из двух основных этапов:
1. Обучение — это процесс, в котором модель изучает закономерности на больших размеченных наборах данных, используя итеративные алгоритмы (обычно обратное распространение ошибок в нейронных сетях). Этот этап требует больших вычислений и обычно выполняется офлайн с использованием ускорителей, таких как GPU.
2. Вывод — это этап работы модели «в действии», когда она делает прогнозы на новых, ранее не виденных данных. Здесь обученной сети подаются входные данные, и на выходе получается результат только через прямой проход. Вывод происходит в производственных средах, часто требуя быстрых ответов и меньшего использования ресурсов.
| Аспект | Обучение | Вывод |
| — | — | — |
| Цель | Изучение закономерностей, оптимизация весов | Прогнозирование на новых данных |
| Вычисления | Тяжёлые, итеративные, использует обратное распространение ошибок | Более лёгкие, только прямой проход |
| Чувствительность ко времени | Оффлайн, может занимать часы/дни/недели | Реальное время или близкое к нему |
| Аппаратное обеспечение | GPU/TPU, масштаб дата-центров | CPU, GPU, FPGA, периферийные устройства |
Задержка вывода: проблемы 2025 года
Задержка — время от ввода до вывода — является одной из главных технических проблем при развёртывании ИИ, особенно больших языковых моделей (LLM) и приложений реального времени (автономные транспортные средства, разговорные боты и т. д.).
Ключевые источники задержки
1. Вычислительная сложность: современные архитектуры, такие как трансформеры, имеют квадратичные вычислительные затраты из-за самовнимания.
2. Полоса пропускания памяти: большие модели (с миллиардами параметров) требуют огромных объёмов данных, что часто приводит к узким местам в скорости работы памяти и систем ввода-вывода.
3. Сетевые накладные расходы: для облачного вывода задержка сети и пропускная способность становятся критическими, особенно для распределённых и периферийных развёртываний.
4. Предсказуемая и непредсказуемая задержка: некоторые задержки можно спроектировать (например, пакетный вывод), в то время как другие (конкуренция за аппаратные ресурсы, сетевые помехи) вызывают непредсказуемые задержки.
Реальное влияние
Задержка напрямую влияет на пользовательский опыт (голосовые помощники, обнаружение мошенничества), безопасность системы (беспилотные автомобили) и эксплуатационные расходы (облачные вычислительные ресурсы). По мере роста моделей оптимизация задержки становится всё более сложной и важной задачей.
Квантование: облегчение нагрузки
Квантование уменьшает размер модели и требования к вычислениям за счёт снижения числовой точности (например, преобразование 32-битных чисел с плавающей запятой в 8-битные целые числа).
Как это работает:
Квантование заменяет высокоточные параметры более низкоточными приближениями, уменьшая потребности в памяти и вычислениях.
Типы:
* Равномерное/неравномерное квантование;
* Посттренировочное квантование (PTQ);
* Обучение с учётом квантования (QAT).
Компромиссы:
Хотя квантование может значительно ускорить вывод, оно может немного снизить точность модели. Тщательное применение позволяет поддерживать производительность в приемлемых пределах.
Обрезка: упрощение модели
Обрезка — это процесс удаления избыточных или несущественных компонентов модели, таких как веса нейронной сети или ветви дерева решений.
Техники:
* L1-регуляризация: наказывает большие веса, уменьшая менее полезные до нуля;
* Обрезка по величине: удаляет веса или нейроны с наименьшей величиной;
* Разложение Тейлора: оценивает наименее значимые веса и удаляет их;
* Обрезка SVM: уменьшает опорные векторы для упрощения границ принятия решений.
Преимущества:
* Меньший объём памяти;
* Более быстрый вывод;
* Снижение переобучения;
* Упрощение развёртывания модели в средах с ограниченными ресурсами.
Риски:
Агрессивная обрезка может снизить точность — ключевым является баланс между эффективностью и точностью.
Ускорение вывода с помощью аппаратных средств
Специализированное оборудование преобразует вывод ИИ в 2025 году:
* GPU: предлагают массовый параллелизм, идеально подходят для матричных и векторных операций.
* NPU (нейронные процессоры): специализированные процессоры, оптимизированные для рабочих нагрузок нейронных сетей.
* FPGA (программируемые вентильные матрицы): настраиваемые чипы для целевого вывода с низкой задержкой в встроенных/периферийных устройствах.
* ASIC (специализированные интегральные схемы): созданы для обеспечения высочайшей эффективности и скорости в крупномасштабных развёртываниях.
Тенденции:
* Реальный вывод, энергоэффективная обработка: необходима для автономных систем, мобильных устройств и IoT.
* Универсальное развёртывание: аппаратные ускорители теперь охватывают облачные серверы и периферийные устройства.
* Снижение затрат и энергопотребления: новые архитектуры ускорителей сокращают эксплуатационные расходы и выбросы углекислого газа.
Топ-9 провайдеров вывода ИИ в 2025 году:
* Together AI;
* Fireworks AI;
* Hyperbolic;
* Replicate;
* Hugging Face;
* Groq;
* DeepInfra;
* OpenRouter;
* Lepton (приобретён NVIDIA).
Заключение
Вывод — это место, где ИИ встречается с реальным миром, превращая обучение на основе данных в действенные прогнозы. Его технические проблемы — задержка, ограничения ресурсов — решаются инновациями в области квантования, обрезки и аппаратного ускорения. По мере масштабирования и диверсификации моделей овладение эффективностью вывода становится рубежом для конкурентоспособного и эффективного развёртывания в 2025 году.
Понимание и оптимизация вывода будет иметь центральное значение для технологов и предприятий, стремящихся лидировать в эпоху ИИ, будь то развёртывание разговорных LLM, систем реального времени компьютерного зрения или диагностики на устройствах.
1. Какие основные этапы включает в себя развёртывание модели ИИ и в чём заключается ключевое различие между ними?
Развёртывание модели ИИ включает в себя два основных этапа: обучение и вывод. Обучение — это процесс, в котором модель изучает закономерности на больших размеченных наборах данных. Вывод — это этап работы модели «в действии», когда она делает прогнозы на новых, ранее не виденных данных. Ключевое различие между ними заключается в том, что обучение требует больших вычислений и обычно выполняется офлайн, в то время как вывод происходит в производственных средах, часто требуя быстрых ответов и меньшего использования ресурсов.
2. Какие технические проблемы возникают при развёртывании ИИ, особенно больших языковых моделей (LLM) и приложений реального времени?
При развёртывании ИИ, особенно больших языковых моделей (LLM) и приложений реального времени, возникают следующие технические проблемы:
* вычислительная сложность современных архитектур, таких как трансформеры, которые имеют квадратичные вычислительные затраты из-за самовнимания;
* полоса пропускания памяти, требуемая большими моделями (с миллиардами параметров), что часто приводит к узким местам в скорости работы памяти и систем ввода-вывода;
* сетевые накладные расходы, особенно для облачного вывода, когда задержка сети и пропускная способность становятся критическими.
3. Какие методы используются для оптимизации вывода ИИ и как они работают?
Для оптимизации вывода ИИ используются следующие методы:
* квантование — уменьшение размера модели и требований к вычислениям за счёт снижения числовой точности;
* обрезка — удаление избыточных или несущественных компонентов модели, таких как веса нейронной сети или ветви дерева решений.
Квантование заменяет высокоточные параметры более низкоточными приближениями, уменьшая потребности в памяти и вычислениях. Обрезка включает в себя техники, такие как L1-регуляризация, обрезка по величине, разложение Тейлора и обрезка SVM, которые уменьшают объём памяти, ускоряют вывод, снижают переобучение и упрощают развёртывание модели в средах с ограниченными ресурсами.
4. Какие типы специализированного оборудования используются для ускорения вывода ИИ?
Для ускорения вывода ИИ используются следующие типы специализированного оборудования:
* GPU (графические процессоры) — предлагают массовый параллелизм, идеально подходят для матричных и векторных операций.
* NPU (нейронные процессоры) — специализированные процессоры, оптимизированные для рабочих нагрузок нейронных сетей.
* FPGA (программируемые вентильные матрицы) — настраиваемые чипы для целевого вывода с низкой задержкой в встроенных/периферийных устройствах.
* ASIC (специализированные интегральные схемы) — созданы для обеспечения высочайшей эффективности и скорости в крупномасштабных развёртываниях.
5. Какие тенденции наблюдаются в области аппаратного ускорения вывода ИИ?
В области аппаратного ускорения вывода ИИ наблюдаются следующие тенденции:
* реальный вывод, энергоэффективная обработка — необходима для автономных систем, мобильных устройств и IoT;
* универсальное развёртывание — аппаратные ускорители теперь охватывают облачные серверы и периферийные устройства;
* снижение затрат и энергопотребления — новые архитектуры ускорителей сокращают эксплуатационные расходы и выбросы углекислого газа.