چگونه مدل‌های هوش مصنوعی را بهینه کنیم

پاسخ کوتاه: برای بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی، یک محدودیت اصلی (تأخیر، هزینه، حافظه، کیفیت، پایداری یا توان عملیاتی) را انتخاب کنید، سپس قبل از تغییر هر چیزی، یک خط مبنای قابل اعتماد را تعیین کنید. ابتدا گلوگاه‌های خط تولید را حذف کنید، سپس دستاوردهای کم‌ریسک مانند دقت ترکیبی و دسته‌بندی را اعمال کنید. اگر کیفیت حفظ شد، به سراغ ابزار کامپایلر/زمان اجرا بروید و تنها پس از آن، در صورت لزوم، اندازه مدل را از طریق کمی‌سازی یا تقطیر کاهش دهید.

نکات کلیدی:

محدودیت : یک یا دو معیار هدف را انتخاب کنید؛ بهینه‌سازی، چشم‌اندازی از بده‌بستان‌ها است، نه بردهای رایگان.

اندازه‌گیری : حجم کار واقعی را با p50/p95/p99، توان عملیاتی، میزان استفاده و اوج حافظه نمایش دهید.

خط لوله : قبل از دست زدن به مدل، توکن‌سازی، بارگذاری داده‌ها، پیش‌پردازش و دسته‌بندی را اصلاح کنید.

سرو کردن : از ذخیره‌سازی موقت (caching)، دسته‌بندی عمدی (accuracy batching)، تنظیم همزمانی (concurrency tuning) استفاده کنید و به تأخیر انتهایی (tail latency) توجه دقیقی داشته باشید.

گاردریل‌ها : پس از هر تغییر عملکرد، دستورالعمل‌های طلایی، معیارهای وظیفه و بررسی‌های موردی را اجرا کنید.

🔗 چگونه مدل‌های هوش مصنوعی را به طور مؤثر ارزیابی کنیم؟
معیارها و مراحل کلیدی برای قضاوت منصفانه و قابل اعتماد در مورد مدل‌ها.

🔗 چگونه عملکرد هوش مصنوعی را با معیارهای واقعی بسنجیم
از معیارها، تأخیر، هزینه و سیگنال‌های کیفیت برای مقایسه استفاده کنید.

🔗 نحوه تست مدل‌های هوش مصنوعی قبل از تولید
گردش کار عملی تست: تقسیم داده‌ها، موارد استرس و نظارت.

🔗 نحوه استفاده از هوش مصنوعی برای تولید محتوا
با استفاده از دستورالعمل‌های ساختارمند و تکرار، ایده‌ها را سریع‌تر به پیش‌نویس تبدیل کنید.

---

۱) «بهینه‌سازی» در عمل به چه معناست (چون هر کسی آن را به طور متفاوتی استفاده می‌کند) 🧠

وقتی مردم می‌گویند «بهینه‌سازی یک مدل هوش مصنوعی»، ممکن است منظورشان این باشد:

• سریع‌ترش کن (تاخیر کمتر)

• ارزان‌ترش کنید (ساعت کاری کمتر با پردازنده گرافیکی، هزینه کمتر برای فضای ابری)

• آن را کوچکتر کنید (ردپای حافظه، استقرار لبه)

• آن را دقیق‌تر کنید (بهبود کیفیت، توهم کمتر)

• آن را پایدارتر کنید (اختلاف کمتر، شکست کمتر در تولید)

• سرویس‌دهی را آسان‌تر کنید (توان عملیاتی، دسته‌بندی، عملکرد قابل پیش‌بینی)

حقیقت کمی آزاردهنده این است: شما نمی‌توانید همه این موارد را به طور همزمان به حداکثر برسانید. بهینه‌سازی مانند فشردن یک بادکنک است - یک طرف را به داخل فشار دهید و طرف دیگر بیرون می‌آید. نه همیشه، اما اغلب اوقات به اندازه‌ای اتفاق می‌افتد که باید برای بده‌بستان‌ها برنامه‌ریزی کنید.

بنابراین قبل از لمس هر چیزی، محدودیت اصلی :

• اگر به کاربران به صورت زنده سرویس می‌دهید، به تأخیر p95 ( صدک‌های AWS CloudWatch ) و عملکرد دم ( بهترین روش «تأخیر دم» ) اهمیت می‌دهید 📉

• اگر در حال آموزش هستید، به نسبت زمان به کیفیت و استفاده از پردازنده گرافیکی اهمیت می‌دهید 🔥

• اگر روی دستگاه‌ها مستقر می‌شوید، به رم و قدرت 🔋

---

۲) یک نسخه خوب از بهینه‌سازی مدل هوش مصنوعی چه ویژگی‌هایی دارد؟ ✅

یک نسخه خوب از بهینه‌سازی فقط «اعمال کوانتیزاسیون و دعا کردن» نیست. این یک سیستم است. بهترین تنظیمات معمولاً شامل موارد زیر هستند:

• یک خط پایه که به آن اعتماد دارید.
  اگر نتوانید نتایج فعلی خود را تکرار کنید، نمی‌توانید بفهمید که چیزی را بهبود بخشیده‌اید. ساده است... اما مردم از آن صرف نظر می‌کنند. سپس به صورت مارپیچ پیش می‌روند.

• یک معیار هدف مشخص
  «سریع‌تر» مبهم است. «کاهش تأخیر p95 از 900 میلی‌ثانیه به 300 میلی‌ثانیه با همان امتیاز کیفیت» یک هدف واقعی است.

• محافظ‌هایی برای کیفیت
  هر برد عملکردی، خطر پسرفت خاموش کیفیت را به همراه دارد. شما به آزمایش‌ها، ارزیابی‌ها یا حداقل یک مجموعه اطلاعات سلامت نیاز دارید.

• آگاهی از سخت‌افزار
  یک مدل «سریع» روی یک پردازنده گرافیکی می‌تواند روی پردازنده گرافیکی دیگر بخزد. پردازنده‌های مرکزی نوع خاصی از هرج و مرج هستند.

• تغییرات تکراری، نه یک بازنویسی ناگهانی
  وقتی پنج چیز را همزمان تغییر می‌دهید و عملکرد بهبود می‌یابد، نمی‌دانید چرا. که... نگران‌کننده است.

بهینه‌سازی باید مثل کوک کردن گیتار باشد - تنظیمات کوچک، با دقت گوش دهید، تکرار کنید 🎸. اگر مثل کار با چاقو باشد، یک جای کار می‌لنگد.

---

۳) جدول مقایسه: گزینه‌های محبوب برای بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی 📊

در زیر یک جدول مقایسه سریع و کمی نامرتب از ابزارها/رویکردهای رایج بهینه‌سازی آمده است. نه، این کاملاً «منصفانه» نیست - زندگی واقعی هم همینطور است.

ابزار / گزینه	مخاطب	قیمت	چرا کار می‌کند؟
torch.compile پای‌تورچ ( اسناد پای‌تورچ )	دوستان پای‌تورچ	رایگان	ضبط نمودار + ترفندهای کامپایلر می‌تواند سربار را کاهش دهد... گاهی اوقات جادویی است ✨
زمان اجرای ONNX ( اسناد زمان اجرای ONNX )	تیم‌های استقرار	رایگان	بهینه‌سازی‌های استنتاج قوی، پشتیبانی گسترده، مناسب برای سرویس‌دهی استاندارد
TensorRT ( اسناد NVIDIA TensorRT )	استقرار NVIDIA	حس‌های پولی (اغلب به صورت گروهی)	ادغام سریع هسته + مدیریت دقیق، بسیار سریع در هنگام کلیک
سرعت عمیق ( اسناد Zero )	تیم‌های آموزشی	رایگان	بهینه‌سازی حافظه + توان عملیاتی (ZeRO و غیره). می‌تواند مانند یک موتور جت به نظر برسد
FSDP (پای‌تورچ) ( اسناد FSDP پای‌تورچ )	تیم‌های آموزشی	رایگان	پارامترها/گرادیان‌های Shards، مدل‌های بزرگ را کمتر ترسناک می‌کند
کوانتیزاسیون بیت‌سان‌بایت‌ها ( bitsandbytes )	تعمیرکاران LLM	رایگان	وزن‌های کم بیت، صرفه‌جویی زیاد در حافظه - کیفیت بستگی دارد، اما وای 😬
تقطیر ( هینتون و همکاران، ۲۰۱۵ )	تیم‌های محصول	«هزینه-زمان»	مدل دانش‌آموزان کوچک‌تر، رفتار را به ارث می‌برد و معمولاً بهترین بازگشت سرمایه را در درازمدت دارد
هرس کردن ( آموزش هرس کردن در پای‌تورچ )	تحقیق + تولید	رایگان	بار اضافی را از بین می‌برد. وقتی با آموزش مجدد همراه شود، بهتر عمل می‌کند
فلش اتنشن / هسته‌های ذوب شده ( کاغذ فلش اتنشن )	خوره‌های عملکرد	رایگان	توجه سریع‌تر، رفتار حافظه بهتر. پیروزی واقعی برای ترانسفورماتورها
سرور استنتاج تریتون ( دسته‌بندی پویا )	عملیات/مادون قرمز	رایگان	خدمات تولید، بچینگ، خطوط لوله چند مدلی - حس سازمانی دارد

اعتراف عجیب قالب‌بندی: «قیمت» نامرتب است، چون متن‌باز بودن هنوز می‌تواند برای شما یک آخر هفته وقت برای اشکال‌زدایی هزینه داشته باشد، که خودش یک هزینه است. 😵💫

---

۴) با اندازه‌گیری شروع کنید: پروفایلی بسازید که انگار منظورتان همین است 🔍

اگر قرار است فقط یک کار از کل این راهنما انجام دهید، این را انجام دهید: به درستی اندازه‌گیری کنید.

در آزمایش خودم، بزرگترین «پیشرفت‌های بهینه‌سازی» از کشف چیزی به طرز شرم‌آوری ساده مانند موارد زیر حاصل شد:

• بارگذار داده، پردازنده گرافیکی (GPU) را گرسنه نگه می‌دارد

• گلوگاه پیش‌پردازش پردازنده

• اندازه‌های کوچک دسته‌ها باعث سربار اجرای هسته می‌شود

• توکن‌سازی کند (توکن‌سازها می‌توانند شرورهای بی‌سروصدایی باشند)

• تکه‌تکه شدن حافظه ( یادداشت‌های تخصیص‌دهنده حافظه PyTorch CUDA )

• یک لایه واحد بر محاسبات مسلط است

چه چیزی را باید اندازه گیری کرد (حداقل مجموعه)

• تأخیر (p50، p95، p99) ( SRE روی درصدهای تأخیر )

• توان عملیاتی (توکن/ثانیه، درخواست/ثانیه)

• میزان استفاده از پردازنده گرافیکی (محاسبات + حافظه)

• اوج مصرف VRAM/RAM

• هزینه به ازای هر ۱۰۰۰ توکن (یا به ازای هر استنتاج)

طرز فکر پروفایلینگ عملی

• یک سناریو که برایتان مهم است را شرح دهید (نه یک سناریوی کلیشه‌ای).

• همه چیز را در یک «دفترچه خاطرات کامل» کوچک ثبت کنید.
  بله، خسته‌کننده است... اما شما را از سرزنش‌های بعدی نجات می‌دهد.

(اگر برای شروع به دنبال یک ابزار مشخص هستید: PyTorch Profiler ( torch.profiler docs ) و Nsight Systems ( NVIDIA Nsight Systems ) گزینه‌های معمول هستند.)

---

۵) بهینه‌سازی داده‌ها + آموزش: ابرقدرت بی‌صدا 📦🚀

مردم شیفته‌ی معماری مدل می‌شوند و پایپ‌لاین را فراموش می‌کنند. در همین حال، پایپ‌لاین بی‌سروصدا نیمی از پردازنده‌ی گرافیکی را می‌سوزاند.

بردهای آسان که سریع ظاهر می‌شوند

• از دقت ترکیبی (FP16/BF16 در صورت پایدار بودن) استفاده کنید ( PyTorch AMP / torch.amp )
  معمولاً سریع‌تر، اغلب خوب - اما مراقب تغییرات ناگهانی عددی باشید.

• انباشت گرادیان زمانی که اندازه دسته محدود است ( 🤗 راهنمای شتاب )
  بهینه‌سازی را بدون اشغال فضای حافظه پایدار نگه می‌دارد.

• نقطه بررسی گرادیان ( torch.utils.checkpoint )
  محاسبه را با حافظه معاوضه می‌کند - زمینه‌های بزرگتر را امکان‌پذیر می‌سازد.

• توکن‌سازی کارآمد ( 🤗 توکنایزرها )
  توکن‌سازی می‌تواند به یک گلوگاه در مقیاس‌پذیری تبدیل شود. چیز جذابی نیست؛ مهم است.

• تنظیم بارگذار داده،
  کارگران بیشتر، حافظه پین‌شده، پیش‌واکشی - نه چندان جذاب اما مؤثر 😴➡️💪 ( راهنمای تنظیم عملکرد PyTorch )

تنظیم دقیق پارامتر-کارآمد

اگر در حال تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ هستید، روش‌های PEFT (مانند آداپتورهای سبک LoRA) می‌توانند هزینه آموزش را به میزان قابل توجهی کاهش دهند و در عین حال به طرز شگفت‌آوری قوی باقی بمانند ( 🤗 راهنمای PEFT ترانسفورماتورها ، مقاله LoRA ). این یکی از آن لحظاتی است که می‌پرسیم "چرا این کار را زودتر انجام ندادیم؟"

---

۶) بهینه‌سازی در سطح معماری: مدل را به اندازه مناسب برسانید 🧩

بعضی وقت‌ها بهترین راه برای بهینه‌سازی این است که... استفاده از مدلی که برای کار خیلی بزرگ است را متوقف کنید. می‌دانم، توهین به مقدسات است 😄.

در مورد چند نکته اساسی تماس بگیرید:

• تصمیم بگیرید که آیا به افراد با هوش عمومی کامل نیاز دارید یا به یک متخصص.

• پنجره‌ی زمینه را به اندازه‌ی مورد نیاز بزرگ نگه دارید، نه بزرگتر.

• از مدلی استفاده کنید که برای کار مورد نظر آموزش دیده باشد (مدل‌های طبقه‌بندی برای کار طبقه‌بندی و غیره).

استراتژی‌های کاربردی برای تعیین اندازه مناسب

• برای اکثر درخواست‌ها
  به یک backbone کوچکتر تغییر دهید. سپس «queryهای سخت» را به یک مدل بزرگتر هدایت کنید.

• از یک تنظیم دو مرحله‌ای استفاده کنید.
  پیش‌نویس‌های مدل سریع، تأیید یا ویرایش‌های مدل قوی‌تر.
  مثل این است که با یک دوست سخت‌گیر بنویسید - آزاردهنده، اما مؤثر.

• کاهش طول خروجی:
  توکن‌های خروجی هزینه مالی و زمانی دارند. اگر مدل شما دچار انحراف شود، شما هزینه آن انحراف را پرداخت می‌کنید.

من تیم‌هایی را دیده‌ام که با اعمال خروجی‌های کوتاه‌تر، هزینه‌ها را به طرز چشمگیری کاهش داده‌اند. این کار کوچک به نظر می‌رسد. اما جواب می‌دهد.

---

۷) بهینه‌سازی کامپایلر + گراف: سرعت از کجا می‌آید 🏎️

این لایه «کامپیوتر را وادار به انجام کارهای هوشمندانه‌تر کامپیوتری می‌کند» است.

تکنیک‌های رایج:

• ادغام عملگرها (ترکیب هسته‌ها) ( "ادغام لایه‌ها" در NVIDIA TensorRT )

• تاشدگی ثابت (پیش‌محاسبه مقادیر ثابت) ( بهینه‌سازی‌های گراف زمان اجرای ONNX )

• انتخاب هسته متناسب با سخت‌افزار

• ضبط نمودار برای کاهش سربار پایتون ( مرور کلی torch.compile )

به عبارت ساده: مدل شما ممکن است از نظر ریاضی سریع باشد، اما از نظر عملیاتی کند باشد. کامپایلرها بخشی از این مشکل را برطرف می‌کنند.

نکات کاربردی (معروف به جای زخم)

• این بهینه‌سازی‌ها می‌توانند به تغییرات شکل مدل حساس باشند.

• بعضی مدل‌ها خیلی سریع می‌شوند، بعضی دیگر به ندرت تکان می‌خورند.

• بعضی وقت‌ها سرعت بازی بالا می‌ره و یه باگ گیج‌کننده پیش میاد - انگار یه موجود عجیب غریب اومده 🧌

با این حال، وقتی کار می‌کند، یکی از تمیزترین بردها است.

---

۸) کوانتیزاسیون، هرس کردن، تقطیر: کوچک‌تر بدون گریه (خیلی زیاد) 🪓📉

این بخشی است که مردم می‌خواهند... چون شبیه اجرای آزاد به نظر می‌رسد. می‌تواند باشد، اما باید مثل جراحی با آن برخورد کنید.

کوانتیزاسیون (وزن‌ها/فعال‌سازی‌های با دقت پایین‌تر)

• عالی برای سرعت استنتاج و حافظه

• ریسک: افت کیفیت، به خصوص در موارد خاص

• بهترین روش: ارزیابی روی یک مجموعه آزمون واقعی، نه روی حس و حال

طعم‌های رایجی که درباره‌شان خواهید شنید:

• INT8 (اغلب جامد) ( انواع کوانتیزه شده TensorRT )

• INT4 / بیت پایین (صرفه‌جویی زیاد، ریسک کیفیت بالا می‌رود) ( کوانتیزاسیون k بیتی بیت‌سان‌بایت )

• کمیت مختلط (همه چیز به دقت یکسانی نیاز ندارد)

هرس کردن (حذف پارامترها)

• وزن‌ها یا ساختارهای «بی‌اهمیت» را حذف می‌کند ( آموزش هرس کردن در PyTorch )

• معمولاً برای بازیابی کیفیت به آموزش مجدد نیاز دارد

• بهتر از آنچه مردم فکر می‌کنند عمل می‌کند... وقتی با دقت انجام شود

تقطیر (دانش‌آموز از معلم یاد می‌گیرد)

این اهرم بلندمدت مورد علاقه شخصی من است. تقطیر می‌تواند مدل کوچک‌تری تولید کند که رفتار مشابهی دارد و اغلب پایدارتر از کوانتیزاسیون شدید است ( تقطیر دانش در یک شبکه عصبی ).

یک استعاره ناقص: تقطیر مانند ریختن یک سوپ پیچیده از طریق یک صافی و گرفتن... یک سوپ کوچکتر است. سوپ اینگونه کار نمی‌کند، اما شما ایده را می‌گیرید 🍲.

---

۹) سرویس زدن و نتیجه گیری: میدان نبرد واقعی 🧯

شما می‌توانید یک مدل را «بهینه‌سازی» کنید و همچنان آن را به خوبی ارائه ندهید. ارائه خدمات جایی است که تأخیر و هزینه اهمیت پیدا می‌کنند.

سرویس زدن مهم است، برنده می‌شود

• دسته بندی،
  توان عملیاتی را بهبود می‌بخشد. اما اگر بیش از حد از آن استفاده کنید، تأخیر را افزایش می‌دهد. آن را متعادل کنید. ( دسته بندی پویای تریتون )

• Caching)
  ذخیره‌سازی موقت و استفاده مجدد از KV-cache می‌تواند برای زمینه‌های تکراری بسیار زیاد باشد. ( توضیح کش KV )

• خروجی استریمینگ
  کاربران احساس می‌کنند که حتی اگر زمان کل مشابه باشد، سریع‌تر است. درک مطلب مهم است 🙂

• کاهش سربار توکن به توکن
  برخی از استک‌ها به ازای هر توکن کار اضافی انجام می‌دهند. این سربار را کاهش دهید و برنده‌ی بزرگی خواهید شد.

مراقب تأخیر دم باشید

ممکن است میانگین شما عالی به نظر برسد در حالی که p99 شما فاجعه است. متأسفانه کاربران در بخش انتهایی زندگی می‌کنند. ( "تأخیر انتهایی" و چرا میانگین‌ها دروغ می‌گویند )

---

۱۰) بهینه‌سازی آگاه از سخت‌افزار: تطبیق مدل با دستگاه 🧰🖥️

بهینه‌سازی بدون آگاهی از سخت‌افزار مانند تنظیم یک ماشین مسابقه بدون بررسی لاستیک‌ها است. مطمئناً می‌توانید این کار را انجام دهید، اما کمی احمقانه است.

ملاحظات مربوط به پردازنده گرافیکی (GPU)

• پهنای باند حافظه اغلب عامل محدودکننده است، نه محاسبات خام

• اندازه‌های دسته‌ای بزرگتر می‌توانند کمک کنند، تا زمانی که دیگر این اتفاق نیفتد

• بهینه‌سازی‌های ادغام هسته و توجه برای ترانسفورماتورها بسیار مهم هستند ( FlashAttention: توجه دقیق آگاه از ورودی/خروجی )

ملاحظات مربوط به پردازنده

• نخ‌بندی، برداری‌سازی و محل حافظه اهمیت زیادی دارند

• سربار توکن‌سازی می‌تواند غالب باشد ( 🤗 توکن‌سازهای «سریع» )

• ممکن است به استراتژی‌های کوانتیزاسیون متفاوتی نسبت به GPU نیاز داشته باشید

ملاحظات لبه/موبایل

• ردپای حافظه به اولویت شماره یک تبدیل می‌شود

• واریانس تأخیر مهم است زیرا دستگاه‌ها ... دمدمی مزاج هستند

• مدل‌های کوچک‌تر و تخصصی اغلب مدل‌های عمومی بزرگ را شکست می‌دهند

---

۱۱) حفاظ‌های کیفیت: خودتان را با «بهینه‌سازی» به یک باگ تبدیل نکنید 🧪

هر برد سرعتی باید با بررسی کیفیت همراه باشد. در غیر این صورت شما جشن می‌گیرید، ارسال می‌کنید و سپس پیامی مانند «چرا دستیار ناگهان مثل دزد دریایی صحبت می‌کند؟» دریافت می‌کنید. 🏴☠️

نرده‌های محافظ عمل‌گرا:

• نکات طلایی (مجموعه ثابتی از نکات که همیشه امتحان می‌کنید)

• معیارهای وظیفه (دقت، F1، BLEU، هر چه که مناسب باشد)

• بررسی‌های موردی توسط نیروی انسانی (بله، جدی می‌گویم)

• آستانه‌های رگرسیون ("بیش از X٪ افت مجاز نیست")

همچنین حالت‌های خرابی را ردیابی کنید:

• رانش قالب‌بندی

• تغییر رفتار امتناع

• فراوانی توهم

• تورم طول پاسخ

بهینه‌سازی می‌تواند رفتار را به شیوه‌های شگفت‌انگیزی تغییر دهد. به طرز عجیب و غریبی. آزاردهنده. در نگاه به گذشته، قابل پیش‌بینی.

---

۱۲) چک لیست: نحوه بهینه‌سازی گام به گام مدل‌های هوش مصنوعی ✅🤖

اگر می‌خواهید ترتیب عملیات واضحی برای «چگونه مدل‌های هوش مصنوعی را بهینه کنیم» داشته ، در اینجا گردش کاری که معمولاً افراد را عاقل نگه می‌دارد، آورده شده است:

1. موفقیت را تعریف کنید.
   ۱ تا ۲ معیار اصلی (تأخیر، هزینه، توان عملیاتی، کیفیت) را انتخاب کنید.

2. اندازه‌گیری
   حجم کار واقعی پروفایل پایه، رکورد p50/p95، حافظه و هزینه. ( PyTorch Profiler )

3. رفع گلوگاه‌های خط لوله
   ، بارگذاری داده‌ها، توکن‌سازی، پیش‌پردازش، دسته‌بندی.

4. اعمال محاسبات کم ریسک
   با دقت ترکیبی، بهینه‌سازی هسته، دسته‌بندی بهتر.

5. بهینه‌سازی‌های کامپایلر/زمان اجرا را امتحان کنید:
   ضبط گراف، زمان‌های اجرای استنتاج، ادغام عملگرها. ( آموزش torch.compile ، مستندات ONNX Runtime )

6. هزینه مدل را کاهش دهید
   . با دقت کوانتیزه کنید، در صورت امکان تقطیر کنید، در صورت لزوم هرس کنید.

7. تنظیم سرویس
   ، ذخیره‌سازی، همزمانی، تست بار، رفع تأخیر دم.

8. کیفیت را اعتبارسنجی کنید.
   آزمون‌های رگرسیون را اجرا کنید و خروجی‌ها را در کنار هم مقایسه کنید.

9. تکرار کنید.
   تغییرات کوچک، یادداشت‌های واضح، تکرار کنید. نامحسوس - مؤثر.

و بله، این هنوز هم « چگونه مدل‌های هوش مصنوعی را بهینه کنیم ، حتی اگر بیشتر شبیه «چگونه پا گذاشتن روی چنگک‌ها را متوقف کنیم» به نظر برسد. همان.

---

۱۳) اشتباهات رایج (تا شما هم مثل بقیه آنها را تکرار نکنید) 🙃

• بهینه‌سازی قبل از اندازه‌گیری:
  شما وقت خود را تلف خواهید کرد. و سپس با اطمینان خاطر، چیز اشتباهی را بهینه‌سازی خواهید کرد…

• دنبال کردن یک معیار واحد
  معیارها با حذف کردن دروغ می‌گویند. حجم کار شما حقیقت است.

• نادیده گرفتن حافظه
  مشکلات حافظه باعث کندی، خرابی و لرزش می‌شود. ( درک نحوه استفاده از حافظه CUDA در PyTorch )

• کوانتیزه کردن بیش از حد در اوایل کار.
  کوانتیزه کردن با بیت پایین می‌تواند شگفت‌انگیز باشد، اما ابتدا با مراحل ایمن‌تر شروع کنید.

• بدون برنامه‌ی بازگشت به حالت اولیه
  اگر نتوانید به سرعت به حالت اولیه برگردید، هر استقراری استرس‌زا می‌شود. استرس باعث ایجاد باگ می‌شود.

---

یادداشت‌های پایانی: روش انسانی برای بهینه‌سازی 😌⚡

«چگونه مدل‌های هوش مصنوعی را بهینه کنیم» یک ترفند واحد نیست. این یک فرآیند لایه‌ای است: اندازه‌گیری، اصلاح خط لوله، استفاده از کامپایلرها و زمان‌های اجرا، تنظیم سرویس، و سپس در صورت نیاز، کوچک کردن مدل با کوانتیزاسیون یا تقطیر. این کار را گام به گام انجام دهید، استانداردهای کیفیت را حفظ کنید و به «سریع‌تر به نظر می‌رسد» به عنوان یک معیار اعتماد نکنید (احساسات شما دوست‌داشتنی هستند، احساسات شما یک پروفایل‌ساز نیستند).

اگر کوتاه‌ترین غذای آماده را می‌خواهید:

• اول اندازه بگیرید🔍

• مرحله بعدی بهینه‌سازی خط لوله 🧵

• سپس مدل را بهینه کنید 🧠

• سپس سرو کردن را بهینه کنید 🏗️

• همیشه کیفیت را بررسی کنید ✅

و اگر کمکی کرد، به خودتان یادآوری کنید: هدف یک «مدل بی‌نقص» نیست. هدف مدلی است که سریع، مقرون‌به‌صرفه و به اندازه کافی قابل اعتماد باشد که بتوانید شب‌ها... بیشتر شب‌ها 😴، با آن بخوابید.

سوالات متداول

بهینه‌سازی یک مدل هوش مصنوعی در عمل به چه معناست؟

«بهینه‌سازی» معمولاً به معنای بهبود یک محدودیت اصلی است: تأخیر، هزینه، فضای اشغال‌شده توسط حافظه، دقت، پایداری یا توان عملیاتی سرویس. بخش سخت، بده‌بستان‌ها است - تلاش برای بهبود یک حوزه می‌تواند به حوزه دیگر آسیب برساند. یک رویکرد عملی، انتخاب یک هدف مشخص (مانند تأخیر p95 یا زمان به کیفیت) و بهینه‌سازی برای آن است. بدون هدف، «بهبود» و در عین حال شکست آسان است.

چگونه مدل‌های هوش مصنوعی را بدون آسیب رساندن به کیفیت، بهینه کنیم؟

هر تغییر سرعت یا هزینه را به عنوان یک پسرفت خاموش بالقوه در نظر بگیرید. از محافظ‌هایی مانند نکات طلایی، معیارهای وظیفه و بررسی‌های سریع انسانی استفاده کنید. یک آستانه مشخص برای تغییر کیفیت قابل قبول تعیین کنید و خروجی‌ها را در کنار هم مقایسه کنید. این کار باعث می‌شود که بعد از تحویل، جمله «سریع‌تر است» به جمله «چرا ناگهان در تولید عجیب شد؟» تبدیل نشود.

قبل از شروع بهینه‌سازی، چه چیزهایی را باید اندازه‌گیری کنید

با درصدهای تأخیر (p50، p95، p99)، توان عملیاتی (توکن/ثانیه یا درخواست/ثانیه)، میزان استفاده از پردازنده گرافیکی و حداکثر VRAM/RAM شروع کنید. اگر هزینه یک محدودیت است، هزینه را به ازای هر استنتاج یا به ازای هر ۱۰۰۰ توکن پیگیری کنید. یک سناریوی واقعی که ارائه می‌دهید را شرح دهید، نه یک درخواست اسباب‌بازی. داشتن یک «دفترچه خاطرات کامل» کوچک به شما کمک می‌کند از حدس زدن و تکرار اشتباهات جلوگیری کنید.

پیروزی‌های سریع و کم‌خطر برای عملکرد تمرینی

دقت ترکیبی (FP16/BF16) اغلب سریع‌ترین اهرم اول است، اما مراقب تغییرات جزئی عددی باشید. اگر اندازه دسته محدود باشد، انباشت گرادیان می‌تواند بهینه‌سازی را بدون هدر دادن حافظه تثبیت کند. بررسی گرادیان، محاسبات اضافی را با حافظه کمتر مبادله می‌کند و زمینه‌های بزرگتر را ممکن می‌سازد. توکن‌سازی و تنظیم بارگذار داده را نادیده نگیرید - آنها می‌توانند بی‌سروصدا GPU را از کار بیندازند.

چه زمانی از torch.compile، ONNX Runtime یا TensorRT استفاده کنیم؟

این ابزارها سربار عملیاتی را هدف قرار می‌دهند: ضبط گراف، ادغام هسته و بهینه‌سازی گراف در زمان اجرا. آن‌ها می‌توانند سرعت استنتاج تمیزی را ارائه دهند، اما نتایج بسته به شکل مدل و سخت‌افزار متفاوت است. برخی از تنظیمات مانند جادو به نظر می‌رسند؛ برخی دیگر به سختی حرکت می‌کنند. انتظار حساسیت به تغییرات شکل و گاهی اوقات اشکالات "gremlin" را داشته باشید - قبل و بعد از حجم کار واقعی خود را اندازه‌گیری کنید.

آیا کوانتیزاسیون ارزشش را دارد و چگونه از زیاده‌روی در آن اجتناب کنیم؟

کوانتیزاسیون می‌تواند حافظه را کاهش داده و سرعت استنتاج را افزایش دهد، به خصوص با INT8، اما کیفیت می‌تواند در موارد حاشیه‌ای دچار لغزش شود. گزینه‌های با بیت کمتر (مانند INT4/k-bit) صرفه‌جویی بیشتری با ریسک بالاتر به همراه دارند. امن‌ترین عادت، ارزیابی روی یک مجموعه تست واقعی و مقایسه خروجی‌ها است، نه احساس غریزی. ابتدا با مراحل ایمن‌تر شروع کنید، سپس فقط در صورت نیاز به دقت پایین‌تر بروید.

تفاوت بین هرس کردن و تقطیر برای کاهش اندازه مدل

هرس کردن، پارامترهای «وزن مرده» را حذف می‌کند و اغلب برای بازیابی کیفیت، به ویژه هنگامی که به طور جدی انجام شود، نیاز به آموزش مجدد دارد. تقطیر، یک مدل دانش‌آموز کوچکتر را برای تقلید رفتار یک معلم بزرگتر آموزش می‌دهد و می‌تواند بازگشت سرمایه بلندمدت قوی‌تری نسبت به کوانتیزاسیون شدید داشته باشد. اگر مدل کوچکتری می‌خواهید که رفتار مشابهی داشته باشد و پایدار بماند، تقطیر اغلب مسیر پاک‌تری است.

چگونه هزینه استنتاج و تأخیر را از طریق بهبود سرویس‌دهی کاهش دهیم

سرویس‌دهی جایی است که بهینه‌سازی ملموس می‌شود: دسته‌بندی، توان عملیاتی را افزایش می‌دهد اما اگر بیش از حد انجام شود، می‌تواند به تأخیر آسیب برساند، بنابراین آن را با دقت تنظیم کنید. ذخیره‌سازی (ذخیره‌سازی سریع و استفاده مجدد از حافظه نهان KV) می‌تواند در صورت تکرار زمینه‌ها بسیار زیاد باشد. خروجی استریمینگ سرعت درک شده را بهبود می‌بخشد، حتی اگر زمان کل مشابه باشد. همچنین به سربار توکن به توکن در پشته خود توجه کنید - کار کوچک به ازای هر توکن به سرعت افزایش می‌یابد.

چرا تأخیر دم هنگام بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی بسیار مهم است؟

میانگین‌ها می‌توانند عالی به نظر برسند در حالی که p99 یک فاجعه است و کاربران تمایل دارند در انتهای آن زندگی کنند. تأخیر انتهایی اغلب از لرزش ناشی می‌شود: تکه‌تکه شدن حافظه، افزایش ناگهانی پیش‌پردازش CPU، کاهش سرعت توکن‌سازی یا رفتار ضعیف دسته‌ای. به همین دلیل است که این راهنما بر درصدها و حجم کار واقعی تأکید دارد. اگر فقط p50 را بهینه کنید، هنوز می‌توانید تجربه‌ای را ارائه دهید که «به طور تصادفی کند به نظر برسد»

منابع

1. سرویس‌های وب آمازون (AWS) - درصدهای AWS CloudWatch (تعاریف آماری) - docs.aws.amazon.com

2. گوگل - مقیاس‌پذیری دم (بهترین شیوه برای کاهش تأخیر دم) - sre.google

3. گوگل - اهداف سطح خدمات (کتاب SRE) - درصدهای تأخیر - sre.google

4. پای‌تورچ - torch.compile - docs.pytorch.org

5. پای‌تورچ - FullyShardedDataParallel (FSDP) - docs.pytorch.org

6. PyTorch - PyTorch Profiler - docs.pytorch.org

7. پای‌تورچ - معناشناسی CUDA: مدیریت حافظه (یادداشت‌های تخصیص‌دهنده حافظه CUDA) - docs.pytorch.org

8. پای‌تورچ - دقت ترکیبی خودکار (torch.amp / AMP) - docs.pytorch.org

9. پای‌تورچ - torch.utils.checkpoint - docs.pytorch.org

10. راهنمای تنظیم عملکرد PyTorch - docs.pytorch.org

11. آموزش هرس کردن در پای‌تورچ - docs.pytorch.org

12. پای‌تورچ - درک نحوه‌ی استفاده از حافظه‌ی CUDA در پای‌تورچ - docs.pytorch.org

13. آموزش / مرور کلی کامپایل مشعل (torch.compile) در پای‌تورچ - docs.pytorch.org

14. زمان اجرای ONNX - مستندات زمان اجرای ONNX - onnxruntime.ai

15. انویدیا - مستندات TensorRT - docs.nvidia.com

16. انویدیا - انواع کوانتیزه شده TensorRT - docs.nvidia.com

17. انویدیا - سیستم‌های Nsight - developer.nvidia.com

18. انویدیا - سرور استنتاج تریتون - دسته بندی پویا - docs.nvidia.com

19. مستندات DeepSpeed ​​- - deepspeed.readthedocs.io

20. بیت‌سان‌بایت‌ها (bitsandbytes-foundation) - bitsandbytes - github.com

21. چهره در آغوش گرفته - شتاب: راهنمای انباشت گرادیان - huggingface.co

22. Hugging Face - مستندات توکنایزر - huggingface.co

23. چهره در آغوش گرفته - ترانسفورماتورها: راهنمای PEFT - huggingface.co

24. چهره در آغوش گرفته - ترانسفورماتورها: توضیح حافظه نهان KV - huggingface.co

25. چهره در آغوش گرفته - تبدیل‌شوندگان: توکن‌سازهای «سریع» (کلاس‌های توکن‌ساز) - huggingface.co

26. arXiv - استخراج دانش در یک شبکه عصبی (هینتون و همکاران، ۲۰۱۵) - arxiv.org

27. arXiv - LoRA: تطبیق رتبه پایین مدل‌های زبان بزرگ - arxiv.org

28. arXiv - FlashAttention: توجه دقیق سریع و کارآمد از نظر حافظه با آگاهی از ورودی/خروجی - arxiv.org