Proyección del Rendimiento de Inferencia de LLM

Resumen

Explora MESA, una herramienta de proyección de inferencia de IA para evaluar el rendimiento de LLM en diferentes hardware y modelos, con desglose detallado de operaciones y análisis de longitud de contexto.

Programa de estudio

• Introducción al Rendimiento de Inferencia de Modelos de Lenguaje de Gran Escala
Visión general de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs)
Importancia de la proyección de rendimiento para aplicaciones de LLM
• Introducción a MESA
¿Qué es MESA?
Características y capacidades de MESA
• Configuración de MESA
Instalación y configuración
Preparación del entorno para el análisis de inferencia
• Evaluación del Rendimiento de LLM
Métricas clave para la evaluación del rendimiento
Comparación de diferentes arquitecturas de LLM
• Consideraciones de Hardware
Visión general de las opciones de hardware para la inferencia de LLM
Análisis del rendimiento entre CPUs, GPUs y TPUs
• Desglose de Operaciones
Comprensión de las operaciones del modelo
Desglose de procesos de inferencia en MESA
• Análisis de Longitud de Contexto
Impacto de la longitud del contexto en el rendimiento de inferencia
Técnicas para optimizar la longitud del contexto en LLMs
• Estudios de Caso
Ejemplos del mundo real utilizando MESA para la evaluación del rendimiento
Lecciones aprendidas de diferentes estudios de caso
• Tendencias Futuras en la Inferencia de LLM
Tecnologías emergentes y su impacto en la inferencia
Predicciones sobre la futura dirección del análisis de rendimiento de LLM
• Conclusión
Resumen de los aprendizajes clave
Próximos pasos en la exploración y aplicación de MESA para la proyección de rendimiento

Asignaturas

Ciencias de la Computación