Yapay zekâ sözlüğü
İleri düzey
Çıkarım Optimizasyonu (Inference Optimization)
Inference Optimization
29.08.2026 tarihinde güncellendi
Model çıkarımını daha hızlı, düşük maliyetli ve az bellekle çalıştırmak için yapılan optimizasyonların genel adıdır.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiÇıkarım optimizasyonu, model eğitimi tamamlandıktan sonra üretim performansını iyileştirmeyi hedefler. Kuantizasyon, budama, distilasyon, derleyici optimizasyonu, kernel seçimi, cache, batching ve uygun donanım birlikte değerlendirilebilir. Her optimizasyon kalite, gecikme, throughput, bellek ve maliyet metrikleriyle ölçülmelidir.
Çalışma mantığı: Model veya çalışma zamanı dönüştürülür, temsilî isteklerle benchmark yapılır ve kalite eşiği korunuyorsa üretime alınır.
Kullanım alanları: Büyük dil modeli APIleri, gerçek zamanlı görüntü, mobil yapay zeka ve yüksek hacimli tahmin servislerinde kullanılır.
Sınırlılıklar: Bir donanımda kazanç sağlayan yöntem diğerinde etkisiz olabilir; kalite kaybı ve kuyruk davranışı gerçek trafikle doğrulanmalıdır.
Çalışma mantığı: Model veya çalışma zamanı dönüştürülür, temsilî isteklerle benchmark yapılır ve kalite eşiği korunuyorsa üretime alınır.
Kullanım alanları: Büyük dil modeli APIleri, gerçek zamanlı görüntü, mobil yapay zeka ve yüksek hacimli tahmin servislerinde kullanılır.
Sınırlılıklar: Bir donanımda kazanç sağlayan yöntem diğerinde etkisiz olabilir; kalite kaybı ve kuyruk davranışı gerçek trafikle doğrulanmalıdır.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaEğitilmiş bir modelin tahmin üretme süresini, bellek kullanımını ve işlem maliyetini kaliteyi koruyarak azaltmaya yönelik tekniklerin genel adıdır.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir dil modeli düşük bit hassasiyetine kuantize edilir, KV cache kullanılır ve istekler dinamik batching ile gruplanır; p95 gecikme ve doğruluk birlikte ölçülür.