Praktische Tipps zur Optimierung von KI-Inference: Von Quantisierung über Batching bis vLLM.
Die drei Dimensionen der Inference-Optimierung
Latenz (wie schnell kommt die erste Antwort?), Throughput (wie viele Anfragen pro Sekunde?) und Kosten (€ pro 1000 Anfragen). Diese drei Ziele stehen teilweise im Konflikt — die Kunst liegt in der richtigen Balance für Ihren Use Case.
Quantisierung: Weniger Präzision, mehr Speed
4-Bit-Quantisierung (GPTQ, AWQ) reduziert den VRAM-Bedarf um 75% bei minimalem Qualitätsverlust. Ein Llama 3.1 70B passt quantisiert auf eine einzige RTX PRO 6000 statt auf zwei. Die Antwortqualität sinkt typischerweise um weniger als 2% auf Benchmarks.
vLLM: PagedAttention für maximalen Throughput
vLLM verwendet PagedAttention, um den KV-Cache effizient zu verwalten. Das Ergebnis: 3-5x höherer Throughput im Vergleich zu naivem Inference. Continuous Batching sorgt dafür, dass der GPU nie idle ist.
Speculative Decoding
Ein kleines „Draft-Modell“ generiert mehrere Token voraus, das große Modell verifiziert sie in einem Schritt. Das beschleunigt die Generation um 2-3x, ohne die Qualität zu beeinträchtigen. Besonders effektiv bei Code-Generierung und strukturierten Ausgaben.
Praxis-Empfehlungen
Für interaktive Anwendungen (Chatbots): Optimieren Sie auf Latenz (Time-to-First-Token). Für Batch-Verarbeitung (Dokumentenanalyse): Optimieren Sie auf Throughput. Für Budget-sensitive Anwendungen: Nutzen Sie Quantisierung und kleinere Modelle mit RAG statt größerer Modelle ohne RAG.
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