Amazon SageMaker: Nâng cao hiệu suất suy luận AI thế hệ mới

Amazon SageMaker: Nâng cao hiệu suất suy luận AI thế hệ mới

Mục lục:

1. Giới thiệu về tính năng tối ưu hóa suy luận AI thế hệ mới
2. Lợi ích của tính năng tối ưu hóa
3. Các kỹ thuật tối ưu hóa được cung cấp
4. Hỗ trợ và tích hợp
5. Khả năng sử dụng và khu vực hỗ trợ

1. Giới thiệu về tính năng tối ưu hóa suy luận AI thế hệ mới

Amazon SageMaker vừa công bố tính năng tối ưu hóa suy luận AI thế hệ mới, mang đến khả năng tăng hiệu suất xử lý lên gấp đôi và giảm chi phí tối đa 50% cho các mô hình AI thế hệ mới như Llama 3, Mistral và Mixtral.

2. Lợi ích của tính năng tối ưu hóa

Với tính năng tối ưu hóa này, người dùng có thể đạt được hiệu quả xử lý cao hơn đáng kể. Ví dụ, với mô hình Llama 3-70B, tốc độ xử lý có thể đạt tới 2400 token/giây trên instance ml.p5.48xlarge, so với 1200 token/giây trước khi tối ưu hóa.

3. Các kỹ thuật tối ưu hóa được cung cấp

Người dùng có thể lựa chọn từ nhiều kỹ thuật tối ưu hóa tiên tiến, bao gồm:

• Giải mã dự đoán (Speculative decoding): Giải pháp này được SageMaker kiểm tra kỹ lưỡng về hiệu suất và được hỗ trợ sẵn cho các mô hình mã nguồn mở phổ biến, hoặc người dùng có thể tự tạo giải pháp riêng.
• Lượng tử hóa (Quantization): SageMaker đảm bảo tính tương thích và hỗ trợ các kiểu độ chính xác trên các kiến trúc mô hình khác nhau.
• Biên dịch (Compilation): Cơ sở hạ tầng thời gian chạy của SageMaker đảm bảo việc tải và lưu trữ hiệu quả các mô hình đã tối ưu hóa để giảm thời gian tự động mở rộng quy mô.

4. Hỗ trợ và tích hợp

Người dùng có thể tận dụng tính năng này thông qua AWS SDK cho Python (Boto3), SageMaker Python SDK hoặc giao diện dòng lệnh AWS (AWS CLI).

5. Khả năng sử dụng và khu vực hỗ trợ

Tính năng này hiện đã có sẵn ở các khu vực sau: US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Asia Pacific (Mumbai), Asia Pacific (Singapore), Asia Pacific (Sydney), Asia Pacific (Tokyo), Canada (Central), Europe (Frankfurt), Europe (Ireland), Europe (London), Europe (Paris), Europe (Stockholm) và South America (Sao Paulo).

Để biết thêm thông tin, hãy truy cập trang tài liệu và blog AWS ML.