AI Inference Optimization (optymalizacja wnioskowania AI) to proces ulepszania wydajności gotowego modelu poprzez balansowanie wysokiej przepustowości danych z niskimi opóźnieniami w generowaniu odpowiedzi. Wykorzystuje techniki takie jak kwantyzacja, pruning czy destylacja wiedzy, aby zmniejszyć rozmiar sieci neuronowej i zapotrzebowanie na zasoby obliczeniowe przy zachowaniu wysokiej precyzji wyników. Dzięki tym działaniom możliwe jest obniżenie kosztów infrastruktury oraz uruchamianie zaawansowanych modeli na urządzeniach brzegowych i mobilnych.
Źródło: runpod.io
