Inference Optimization
Optimización de inferencia
En una frase
Inference Optimization: el conjunto de técnicas para ejecutar modelos más rápido, con menos memoria y a menor costo sin perder calidad.
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Explícamelo fácil
Entrenar un modelo se hace pocas veces; usarlo, millones de veces al día. Cada milisegundo y cada centavo ahorrado por respuesta se multiplica. La optimización de inferencia reúne todos los trucos para lograrlo.
Nivel técnico
Profundizando
Palancas principales: a nivel de modelo (Quantization, Knowledge Distillation, Pruning, arquitecturas MoE); a nivel de algoritmo (KV Cache, Speculative Decoding, kernels de atención eficientes como FlashAttention, que reorganizan el cálculo para minimizar lecturas de memoria); y a nivel de sistema (continuous batching, paralelismo de tensores, prompt caching, enrutamiento a modelos más pequeños). Se mide con latencia, Throughput y costo por millón de tokens.
¿Por qué importa?
Determina si un producto de IA es rentable y si se siente rápido.
¿Dónde se utiliza?
- APIs de LLM
- Asistentes de alto tráfico
- Despliegue en dispositivos
Antes de aprender esto
Si alguno te resulta nuevo, empieza por ahí.