Инференция на трансформатори (Transformer Inference)

Инференцията на трансформатори (Transformer Inference) е процесът на изпълнение на обучен трансформаторен модел за генериране на отговори, прогнози или класификации въз основа на входни данни.

Ключови оптимизации

1. KV-Cache мениджмънт: Оптимизирано съхранение на векторите Key и Value в GPU паметта чрез техники като PagedAttention (vLLM) за предотвратяване на фрагментацията.
2. Спекулативно декодиране (Speculative Decoding): Използване на малък спомагателен модел за паралелно предлагане на токени, които се валидират наведнъж от големия модел.
3. Квантуване (Quantization): Редуциране на точността на теглата (FP8, INT4, AWQ) за двойно ускоряване на изчисленията и свиване на изискванията за памет без загуба на качество.
4. Пакетна обработка (Continuous Batching): Динамично комбиниране на заявки с различна дължина за максимално натоварване на изчислителните ядра.

Значение за индустрията

Усъвършенстването на инференцията прави възможно обслужването на милиарди потребители в реално време при устойчива икономическа себестойност на токен.