Optimierung von Large Language Models für Echtzeitanwendungen

Echtzeit-Optimierung von Large Language Models – Wie bringen wir KI von der Theorie in die Praxis?

Auf der Generative AI Konferenz London diskutierten führende Expert:innen wie Large Language Models (LLMs) optimal für Echtzeitanwendungen optimiert werden können. Angesichts des zunehmenden Interesses, KI-Anwendungen in realen Nutzungsszenarien einzusetzen, teilten die Fachleute wertvolle Einblicke zu Quantisierungsverfahren, Feinabstimmung, Hardware-Entscheidungen, Benchmarks sowie sich stetig weiterentwickelnden Modellarchitekturen.

Quantisierungstechniken

Um die Modellgröße zu reduzieren ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen, gibt es verschiedene Quantisierungsansätze. Aktivierungs-Gewichts-Quantisierung (AWQ) sticht laut den Experten dabei besonders heraus, da diese Technik eine deutliche Komprimierung ohne Genauigkeitsverlust ermöglicht. Zudem erörterten die Teilnehmer Lösungen wie TensorRT-LLM, VLLM oder Titan Takeoff Inference Server sowie die Vertex AI Plattform von Google Cloud – jeder Ansatz mit individuellen Vor- und Nachteilen für Entwickler.

Feinabstimmung vs. Prompting

Anhand praktischer Beispiele verdeutlichte Gemma Garriga die Effizienz von Feinabstimmung und Prompting. Über Feinabstimmung konnte sie bereits komplexe automatisierte Services (z.B. für eine US Fastfood-Kette) erfolgreich umsetzen. Der Vorteil: präzisere Ergebnisse für spezialisierte Aufgaben durch kleinere Modelle und schnellere Antwortzeiten. Meryem Arik zeigte, dass Prompting weiterhin bei Wissenseinbringung oder Generierung bestimmter Outputs (z.B. JSON Schemas) hervorsticht. Weitere Lösungen sind Outlines oder OpenAIs aktuelle Entwicklungen zum JSON Modus. Meryem prognostiziert auch ein Abklingen von Feinabstimmung, sobald Modelle durch mehr Rechenpower und umfangreichere Trainingsdaten von Haus aus besser werden.

Optimierung der Gesamtbetriebskosten

Neben Modellgrößen gilt es auch Infrastruktur- und Laufzeitkosten zu optimieren. Kurze Prompts, Model Trimming oder Laufzeit-Optimierungen helfen, Ausgaben zu senken. Statt Labormessungen sollten Echtzeit-Workloads zur Bewertung herangezogen werden, betont Gemma Garriga. Zudem brauche es einen Balanceakt zwischen neuesten Open Source Ansätzen und Gesamtbetriebskosten. Nicht jede Kostensenkung bei der Inferenz führe auch zu niedrigeren Gesamtkosten. Ein schlauer Start sei oftmals die Nutzung verwalteter APIs, die sich nahtlos in MLOps Plattformen integrieren.

Modellarchitekturen im Wandel

Obwohl Transformer-Netzwerke an Bedeutung gewinnen, unterliegen Modellarchitekturen einem steten Wandel, sagen die Experten. Da sich Technologien in rasantem Tempo weiterentwickeln, rät Meryem Arik Entwicklern, sich auf konkrete Anwendungsfälle zu fokussieren, anstatt allzu sehr in Zukunftsprognosen zu verharren. Die Grenzen des Machbaren würden durch mehr Rechenpower und umfangreichere Datensätze immer weiter verschoben. Firmen müssen bestehende Techniken nutzen und gleichzeitig ihre Systeme für kommende Durchbrüche rüsten. Neue Modellarchitekturen machen viele Laborbenchmarks schnell obsolet – die Bewertung anhand realer Szenarien bekommt damit mehr Bedeutung.

Fazit: Auf dem Weg zu produktivem Einsatz von generativer KI geht es vor allem um die Übersetzung technischer Innovation in die Praxis. Fortschritte bei Quantisierung, Laufzeitoptimierung & Co ermöglichen spannende Perspektiven für den großflächigen Rollout von LLMs. Die Diskussion gab Orientierung für Entwickler und Gründer, sich auf die pragmatische KI-Implementierung zu fokussieren ohne die Weiterentwicklung aus den Augen zu verlieren.