在当今快节奏的数字环境中，依赖人工智能的企业面临着新的挑战：运行人工智能模型的延迟、内存使用和计算能力成本。随着人工智能的快速发展，支持这些创新的模型变得越来越复杂和资源密集。虽然这些大型模型在各种任务中取得了显著的表现，但它们往往伴随着巨大的计算和内存需求。
对于威胁检测、欺诈检测、生物识别登机等实时 AI 应用，提供快速、准确的结果至关重要。企业加快 AI 实施的真正动机不仅在于节省基础设施和计算成本，还在于实现更高的运营效率、更快的响应时间和无缝的用户体验，从而转化为切实的业务成果，例如提高客户满意度和减少等待时间。
解决这些挑战的两种解决方案立刻浮现在脑海中，但它们并非没有缺点。一种解决方案是训练较小的模型，以牺牲准确性和性能来换取速度。另一种解决方案是投资更好的硬件，如 GPU，它可以以低延迟运行复杂的高性能 AI 模型。然而，由于 GPU 的需求远远超过供应，这种解决方案将迅速推高成本。它也不能解决需要在智能手机等边缘设备上运行AI 模型的用例。
进入模型压缩技术：一组旨在减少 AI 模型的大小和计算需求同时保持其性能的方法。在本文中，我们将探讨一些模型压缩策略，这些策略将帮助开发人员即使在资源最受限的环境中也能部署 AI 模型。
模型压缩如何提供帮助
机器学习 (ML) 模型应该压缩的原因有几个。首先，较大的模型通常提供更好的准确性，但需要大量计算资源来运行预测。许多最先进的模型，例如大型语言模型(LLM) 和深度神经网络，既需要大量计算资源，又需要大量内存。由于这些模型部署在推荐引擎或威胁检测系统等实时应用程序中，因此它们对高性能 GPU 或云基础设施的需求会增加成本。
其次，某些应用程序的延迟要求会增加成本。许多人工智能应用程序依赖于实时或低延迟预测，这需要强大的硬件来保持较低的响应时间。预测量越大，持续运行这些模型的成本就越高。
此外，面向消费者的服务中推理请求的数量庞大，可能会导致成本飙升。例如，部署在机场、银行或零售店的解决方案每天都会涉及大量推理请求，每个请求都会消耗计算资源。这种运营负荷需要谨慎的延迟和成本管理，以确保扩展 AI 不会耗尽资源。
然而，模型压缩不仅仅与成本有关。较小的模型消耗的能量更少，这意味着移动设备的电池寿命更长，数据中心的功耗更低。这不仅可以降低运营成本，还可以通过降低碳排放使人工智能发展与环境可持续发展目标保持一致。通过应对这些挑战，模型压缩技术为更实用、更具成本效益且可广泛部署的人工智能解决方案铺平了道路。
顶级模型压缩技术
压缩模型可以更快、更高效地执行预测，从而实现实时应用，增强各个领域的用户体验，从机场更快的安全检查到实时身份验证。以下是一些常用的压缩 AI 模型技术。
模型剪枝
模型修剪是一种通过删除对模型输出影响不大的参数来减小神经网络大小的技术。通过消除冗余或不重要的权重，可以降低模型的计算复杂度，从而缩短推理时间并降低内存使用量。结果是模型更精简，仍然表现良好，但运行时所需的资源更少。对于企业而言，修剪特别有益，因为它可以减少预测的时间和成本，而不会在准确性方面做出太大牺牲。可以重新训练修剪后的模型以恢复任何丢失的准确性。模型修剪可以迭代进行，直到达到所需的模型性能、大小和速度。迭代修剪等技术有助于有效减小模型大小，同时保持性能。
模型量化
量化是优化 ML 模型的另一种强大方法。它降低了用于表示模型参数和计算的数字的精度，通常从 32 位浮点数降低到 8 位整数。这显著减少了模型的内存占用，并通过使其能够在性能较弱的硬件上运行来加快推理速度。内存和速度的提升可以高达4 倍。在计算资源受限的环境中，例如边缘设备或移动电话，量化使企业能够更高效地部署模型。它还可以大幅降低运行 AI 服务的能耗，从而降低云或硬件成本。
通常，量化是在经过训练的 AI 模型上进行的，并使用校准数据集来最大限度地减少性能损失。如果性能损失仍然超出可接受范围，量化感知训练等技术可以帮助保持准确性，方法是让模型在学习过程中适应这种压缩。此外，模型量化可以在模型修剪后应用，从而进一步改善延迟，同时保持性能。
知识提炼
这种技术涉及训练一个较小的模型（学生）来模仿更大、更复杂的模型（老师）的行为。这个过程通常涉及在原始训练数据和老师的软输出（概率分布）上训练学生模型。这不仅有助于将最终决策转移到较小的模型上，而且还有助于将较大模型的细微“推理”转移到较小的模型上。
学生模型通过关注数据的关键方面来学习接近老师的表现，从而产生一个轻量级模型，该模型保留了原始模型的大部分准确性，但计算需求却少得多。对于企业而言，知识提炼可以部署更小、更快的模型，这些模型以推理成本的一小部分提供类似的结果。它在速度和效率至关重要的实时应用中尤其有价值。
通过应用修剪和量化技术，可以进一步压缩学生模型，从而产生更轻更快的模型，其性能与更大的复杂模型相似。
结论
随着企业寻求扩大其 AI 运营规模，实施实时 AI 解决方案成为一项关键问题。模型修剪、量化和知识提炼等技术通过优化模型以实现更快、更便宜的预测，而不会大幅降低性能，为这一挑战提供了切实可行的解决方案。通过采用这些策略，公司可以减少对昂贵硬件的依赖，在其服务中更广泛地部署模型，并确保 AI 仍然是其运营中经济可行的一部分。在运营效率可以成就或破坏公司创新能力的环境中，优化 ML 推理不仅仅是一种选择，而是一种必需品。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/yi-xia-shi-zeng-qiang-ai-xing-neng-de-3-ge-guan-jian-llm-ya
