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如何降低 LLM 推理成本
为什么重要：在不降低质量的情况下削减 LLM 费用：量化、批处理、路由和蒸馏可将推理成本削减 50% 至 90%。
来源:人工智能+简介
模型生成的每个代币都带有价格，并且随着规模的扩大，这些便士将成为一个重要的行项目。现在，团队询问如何降低 LLM 推理成本，因为服务（而不是培训）在大多数产品的经常性账单中占主导地位。压力是真实存在的，但一旦你了解了资金实际流失的地方，杠杆就会令人惊讶地得到很好的理解。仅连续批处理就可以在负载下将吞吐量提高两到三倍，这是 Anyscale 在整个生产流量中进行基准测试的增益。量化、缓存、路由和更智能的提示叠加在一起，可以在不影响质量的情况下实现节省。本指南通过具体数字、实际部署和分步计划详细介绍了每个杠杆。到最后，您将知道哪些改变首先获得回报，哪些带来隐藏的风险。
关于降低 LLM 推理成本的快速解答
降低 LLM 推理成本的最快方法是什么？
最快的推理成本优势来自于调整模型大小并启用连续批处理。他们通常会在几天内将支出减半，无需再培训，也几乎没有可衡量的质量损失。
量化可以降低多少推理成本？
量化会急剧缩小模型内存，INT8 大约减少一半，INT4 大约四分之三。这让您可以为每个 GPU 处理更多请求，降低推理成本，同时将准确度保持在 1% 左右。
对于 LLM 推理来说，自托管总是更便宜吗？
不，自托管只能在稳定、高容量的情况下降低推理成本。在利用率较高的情况下，托管 API 通常会获胜，因为您可以避免空闲 GPU、工程开销以及运行服务基础设施的运营负担。
要点
什么是 LLM 推理成本优化？
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