Optimiser les coûts d'inférence LLM : techniques de quantification, distillation et caching
Faire tourner des modèles d'IA à l'échelle peut vite devenir prohibitif. Analyse des solutions techniques pour réduire le coût par requête de 80%.
Optimiser les coûts d'inférence LLM : techniques de quantification, distillation et caching
Le déploiement d'applications basées sur les grands modèles de langage à grande échelle peut rapidement engendrer des coûts serveurs prohibitifs. Heureusement, plusieurs techniques permettent de rationaliser ces dépenses.
Caching de requêtes
Le Semantic Caching consiste à stocker les réponses aux questions similaires pour éviter de solliciter le LLM à chaque fois, réduisant la latence et les coûts de run de près de 40%.
Quantification
La quantification réduit la précision des paramètres du modèle (ex. de FP16 à INT8 ou INT4), ce qui diminue drastiquement la mémoire GPU requise et permet d'utiliser du matériel moins cher sans perte majeure de performance.
Distillation
La distillation consiste à entraîner un modèle plus petit (le "disciple") à imiter le comportement d'un modèle très grand (le "maître"), offrant une alternative légère et ultra-rapide.
