Educação financeira · artigo prático
Treinamento, inferência e otimização de modelos
Um modelo de IA passa por três fases com preocupações de engenharia distintas — treinar, servir em produção e otimizar para custo e latência.
'Rodar um modelo de IA' pode significar coisas muito diferentes dependendo da fase: treinar um modelo do zero, usar um modelo já treinado para gerar uma resposta, ou otimizar um modelo existente para custar menos em produção. São três fases com preocupações de engenharia distintas.
Entender essa separação ajuda tanto quem projeta a arquitetura quanto quem avalia propostas técnicas de terceiros, e complementa a distinção entre machine learning clássico e deep learning, que já determina boa parte do custo dessas duas fases.
Treinamento — fase de investimento computacional
Treinamento é a fase em que o modelo ajusta seus parâmetros a partir de dados, tipicamente em GPUs ou TPUs, ao longo de horas, dias ou semanas dependendo do tamanho do modelo. É a fase mais cara em computação, mas acontece com muito menos frequência do que a inferência — um modelo é treinado uma vez (ou retreinado periodicamente) e depois usado milhões de vezes.
Inferência e otimização — fase de operação
Técnicas de otimização (quantização, pruning, distillation) buscam manter qualidade com menor custo de inferência — considerações que também entram na decisão de fazer ou não fine-tuning de um modelo já treinado.
- Quantização: reduz precisão numérica dos parâmetros
- Pruning: remove parâmetros com pouco impacto
- Distillation: modelo menor imita um modelo maior
- Objetivo comum: qualidade aceitável com menor custo de inferência
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